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题名农业政策对基层植保的影响与应对策略
被引量：1
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作者
钱啸
王丽
管征超
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机构
扬州大学
江苏慧禾融智信息技术有限公司
杭州盈禾嘉田科技有限公司
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出处
《智慧农业导刊》
2024年第4期59-64,共6页
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文摘
该文旨在深入探讨中国农业政策对基层植保的影响,并针对这些影响提出有效的应对策略。首先,对农业补贴政策、农业绿色发展政策、农业科技推广政策、农业保险政策及农业环保政策进行深入剖析,并揭示这些政策对基层植保的深远影响。包括农业补贴政策对农民的植保投入产生显著影响,农业绿色发展政策推广生物农药和绿色防控技术,对减少化学农药的使用产生的影响,农业科技推广政策对农民的植保知识和技能产生直接影响,农业保险政策帮助农民病虫害防治过程的影响,农业环保政策的严格性可能会限制某些农药的使用,给基层植保体系带来的影响等。针对以上影响,该文提出一系列的应对策略。包括加强农业科技推广,提高农民的植保知识和技能;建立和完善农作物病虫害防控体系,提高基层植保效率;引导农民参与农业保险,减轻病虫害带来的损失;促进绿色植保,减少农业环保政策对基层植保的负面影响。
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关键词
农业政策
植物保护
基层植保
病虫害防控
绿色植保
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Keywords
agricultural policy
plant protection
grassroots IPM
pest and disease prevention and control
eco-IPM
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分类号
F310
[经济管理—产业经济]
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题名基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法
被引量：11
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作者
王卫民
符首夫
顾榕蓉
王东升
何林容
关文斌
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机构
江苏科技大学计算机学院
南京林业大学计算机科学与技术学院
江苏慧禾融智信息技术有限公司
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第1期110-116,共7页
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基金
国家自然科学基金(61702234)
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文摘
为提高虫情图像的分割和计数的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法。该方法基于U-Net模型构造了一种昆虫图像分割的模型Insect-Net,将完整的虫情图像和切割后的虫情图像分别输入模型后,提取两者特征进行融合。将融合后的特征输入1个1×1的卷积层得到最终分割结果,再将得到的结果二值化后,采用轮廓检测算法将昆虫目标与背景分离并计数。实验结果表明,该方法在虫情图像中取得了较高的分割正确率和计数正确率,分别为94.4%和89.2%。用深度学习和卷积神经网络的方法有效提高了虫情图像的计数精度,并且为昆虫识别分类提供了大量的无背景数据集。
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关键词
虫情计数
卷积神经网络
图像分割
Insect-Net
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Keywords
insect counting
convolutional neural network
image segmentation
Insect-Net
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分类号
S435
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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