摘要：水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层卷积神经网络,通过多次训练得到网络最优超参数;最后,利用所构建的卷积神经网络对水果图像进行训练,同时采用多种训练策略得到最终的识别模型。实验结果表明:系统具有识别速度快、准确率高的特点,可以快速、准确地对水果图像进行识别,单张水果图像的识别速度只需0.2s,识别精度高达97%以上。该方法具有重要的理论和应用价值,可为水果的自动化识别提供有力手段。

摘要：针对已有道路交通标志检测方法速度慢、受环境影响大、检测效果差等问题,本文提出一种基于Faster-RCNN的道路交通标志多目标实时检测方法。首先,对Faster-RCNN目标检测原理进行深入分析;然后,优化Faster-RCNN网络结构,并选择出合适的预训练模型和网络超参数;最后,在德国交通标志检测数据集(German traffic sign detection dataset, GTSD)上设计多组对比试验,证明了该方法的有效性,单张图片检测时间为0.4 s,准确率达71%以上。在瑞典交通标志检测数据集(Sweden traffic sign detection dataset, STSD)上进行迁移测试,展现了良好的泛化能力,为智能汽车的应用提供了理论依据和技术支持。

摘要：随着对义务教育阶段的学生及学校的要求进一步提升,对中小学建筑中功能的使用及合理性的要求也越来越高。文章主要通过了解中小学生特点,探索中小学建筑设计中无障碍设计方向和内容。首先明确本次讨论的中小学无障碍设计的服务范围为残疾人和行动不便的师生,满足其在学习、工作和生活中的无障碍服务需求,其次通过研读两本规范(《无障碍设计规范》(GB50763-2012)、《建设与市政工程无障碍通用规范》(GB 55019-2021))中对无障碍设计的要求和规定,加强对无障碍的系统化设计,完善无障碍信息交流设施和后期施工验收和维护等内容,并通过项目不断实践,潜心总结,提升对中小学无障碍设计的认识与把控。

摘要：风雨操场与食堂作为校园建筑中的重要组成部分,也是学生校园生活与维持教学秩序正常进行的必需配套建筑。二者从建设功能和使用上没有交叉影响关系;若在无特殊需求,只供给学校使用时可以上下层叠合建设,同时合建更有利于节约土地、建设高效、优化扩大室外活动场地,降低建筑密度、统一规划一体建设减少能源消耗,创造更好的低碳社会环境,符合集约型社会发展。风雨操场与食堂在合建中探讨上下层之间组织关系,如何更为合理有序的建设显得尤为重要,通过两种情况下不同方案研究比较得出更为合理建设的方案。

摘要：【目的】研究播期对新疆北疆超晚播冬小麦茎秆性状及群体动态变化的规律,分析超晚播小麦与适期播种小麦生长差异,为超晚播小麦高产提供理论依据。【方法】采用随机区组设计,设5个超晚播期处理(T_(1)、T_(2)、T_(3)、T_(4)、T_(5)),以当地适期播种为对照(CK),比较不同播期对小麦主茎分蘖茎秆性状及群体总茎数、叶面积指数、干物质重动态变化的差异。【结果】与CK相比,超晚播小麦主茎、分蘖平均整齐度减少11.19%、25.99%,平均株高降低5.35%、6.70%,节间总长度降低9.27%、14.83%,第三节间长度减少18.05%、22.18%,第四节间减少25.73%、11.89%,超晚播小麦各处理间整齐度、株高及节间长度均以T_(3)处理最小;主茎平均节间直径几乎无差异,分蘖平均节间直径减少7.05%,T_(3)处理各直径指标较其它超晚播小麦处理均较大;总茎数峰值较CK峰值减少20.26%,叶面积指数峰值减少28.79%,成熟期干物质重减少17.01%,随超晚播小麦生长,总茎数均以T_(1)最高、T_(3)最低,叶面积指数和干物质重均为T_(1)>T_(4)>T_(2)>T_(5)>T_(3)。【结论】与适期播种冬小麦相比,新疆北疆超晚播小麦株高和整齐度降低,节间直径差异较小,总茎数、叶面积指数及群体干物质重大幅降低,群体质量差。超晚播小麦应选择在10月下旬至11月上旬田间无积雪无冻土时播种,出苗率较高,获得较合理的群体。