赋能乡村振兴,臻图信息助力农业智慧化建设

        近年来,数字经济正在对农业农村发展注入了数字动能。我国作为农业大国,农业产业是重大需求,我国陆续出台了一系列产业政策,鼓励智慧农业的发展,实现乡村振兴。提出深化农业体制结构改革,运用新兴科学技术与设备的结合,促进信息技术与农机农艺的融合应用,推动“互联网+政务服务”向乡村延伸覆盖,在现代化农业领域进一步推动农业智慧化的发展。 

智慧农业发展趋势

        在我国政策的推动下,用数字技术赋能农业农村发展,部分地区已实现了智慧农场、农业电子商务、农业休闲旅游、农业信息服务等智慧应用,推动农业产业链的升级,实现农业精细化、高效化、绿色化,保障农产品安全、农业竞争力提升和农业可持续发展。

智慧农业“一张图”

        围绕数字化农业发展,臻图信息运用自主研发核心产品 ZTMapGIS系统,可实现可交互式的 Web 农产品调度中心场景,利用该平台轻松实现功能丰富的二、三维地图一体化集成,以更轻量快捷优势实现在线、离线一体化应用解决方案。

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        智慧农业平台可视化大屏展示中心,整合数字孪生、物联网、云计算、大数据、GIS、区块链等现代信息技术的数据,依托部署在农业生产各传感器节点和无线通信网络深度融合,建设农业生产和销售“一张图”;实现农业生产、运营、管理、服务情等状况实时数据展示,并对农业生产实景、作物生长过程等进行精准感知、智能管控、智能分析、智能预警,为农业管理者掌握实况、工作调度提供科学有力的数据依据,提高农业资源利用率和劳动生产率。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入像进行扫描。每个滤波器在像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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