基于YOLOv5改进模型的杂交稻芽种快速分级检测

目的 提高杂交稻种子活力分级检测精度和速度。方法 提出了一种基于YOLOv5改进模型(YOLOv5-I)的杂交稻芽种快速分级检测方法,该方法引入SE (Squeeze-and-excitation)注意力机制模块以提高目标通道的特征提取能力,并采用CIoU损失函数策略以提高模型的收敛速度。结果 YOLOv5-I算法能有效实现杂交稻芽种快速分级检测,检测精度和准确率高,检测速度快。在测试集上,YOLOv5-I算法目标检测的平均精度为97.52%,平均检测时间为3.745 ms,模型占用内存空间小,仅为13.7 MB;YOLOv5-I算法的检测精度和速度均优于YOLOv5s、Faster-RCNN、YOLOv4和SSD模型。结论 YOLOv5-I算法优于现有的算法,提升了检测精度和速度,能够满足杂交稻芽种分级检测的实用要求。     

基于YOLON网络的多形态油茶果实夜间检测方法研究

【目的】提出了一种YOLON目标检测网络,为油茶果采收装置夜间非结构化环境下果实目标的精准识别提供技术支持。【方法】在改进YOLOv3的基础上建立YOLON目标检测网络,先在图像输入端添加照度调整模块(LA)对输入图像的照度进行自适应调整,以加强前景图像特征的显著程度,利用特征提取网络对输入图像进行多次卷积以得到对应的特征图;然后在特征融合层添加夜间隐性知识模块(NPK),以先验信息的形式辅助网络预测,提高夜间果实目标的识别准确性;最后对网络特征图进行解码处理得到对应的目标检测框,从而完成对夜间油茶果实目标的检测。为验证所提出网络的有效性,采用准确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP)和综合评价指标(F1)对YOLON及对比网络YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s的检测效果进行定量评价。【结果】用YOLON和各对比网络在夜间油茶果数据集上进行训练和测试,YOLON网络的P、R、mAP、F1分别为94.00%,83.63%,94.37%和89.00%,mAP分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.32%,4.93%和2.33%;对不同果实数量油茶果图像进行测试,YOLON在单果、双果和多果测试数据集上均有较好表现,其对这3类果实目标检测的mAP为98.34%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.17%,8.99%和4.35%;对整树小尺寸油茶果实的检测效果,YOLON的mAP可达93.56%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高1.24%,8.66%和5.57%;在对整树油茶果实图像进行检测时,YOLON的平均置信度为0.69,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高0.09,0.22和0.14;此外,用YOLON对夜间采集的处于重叠、遮挡、复杂背景等多态耦合下的油茶果实图像进行检测,也均具有较高的检测置信度。【结论】YOLON可以满足油茶果采收机器人果实定位精度的要求,将其应用于油茶果夜间图像的检测是可行的。     

基于改进YOLOv7-Tiny的成熟草莓识别模型研究

【目的】成熟草莓的快速、准确识别是高效机械采摘的关键技术,针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片遮挡和小目标等问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的成熟草莓识别模型。【方法】该模型在YOLOv7-Tiny模型的基础上,将骨干网络中CBL卷积块的LeakeyReLU激活函数替换为SiLU函数,提高模型的非线性拟合程度与特征学习能力。为降低模型的参数量和计算量,实现模型轻量化,提高识别速度,引入轻量化RepGhost网络。在YOLOv7-Tiny模型的小目标层加入C3模块,降低模型参数量,增加网络深度,增强模型对小目标的信息提取能力,从而提高被遮挡草莓以及小目标草莓的识别准确度,进一步提高模型的识别速度。以设施草莓为试验样本对改进YOLOv7-Tiny模型进行对比试验。【结果】相较于YOLOv7-Tiny模型,改进YOLOv7-Tiny模型训练的收敛速度快,模型拟合后损失曲线的波动幅度小且稳定,训练的损失值小,模型的鲁棒性好。与原模型的对比试验结果表明,改进YOLOv7-Tiny模型的参数量降低26.9%,计算量降低55.4%,识别速度提高26.3%,识别平均准确率（mAP）为89.8%。消...     

基于YOLOv4-tiny模型的水稻早期病害识别方法

针对现有的卷积神经网络模型过于依赖设备的计算和存储能力、水稻病虫害形状大小不一、遮挡造成的病害特征显著性弱、漏检率高等问题,采用轻量化、易部署的YOLOv4-tiny模型检测和识别水稻病虫害。首先收集831张4种不同的水稻病害叶片图像样本,为了使模型具有更好的泛化能力,对已有数据进行数据增强,将样本数量扩增到了5 320张。然后构建YOLOv4-tiny轻量化模型,与经典的YOLOv4算法模型相比,其主干特征提取网络CSPDarkNet53模块替换为CSPDarkNet53＿tiny,使用CPSnet进行通道的分割,实现了网络模型的压缩并提高了训练速度;添加了FPN结构,对有效特征层进行特征融合;依据模型评价指标,通过试验将YOLOv4-tiny轻量化网络与经典的YOLOv4网络、Faster-RCNN网络、YOLOv4-MobileNet系列轻量化网络、YOLOv4-GhostNet轻量化网络和SSD轻量化网络进行对比。结果表明,YOLOv4-tiny的平均准确率可以达到81.79%,检测速度可以达到90.03帧/s,模型权重大小为22.4 MB,能够比较精准地识别水稻胡麻斑病、白叶...     

基于YOLOv4的胡瓜钝绥螨自动检测计数

针对胡瓜钝绥螨体积小、与粉螨相似、难以分类计数问题,提出一种基于YOLOv4胡瓜钝绥螨自动检测计数方案。在多时间段、分批次拍摄螨虫照片制作数据集,通过构建YOLOv4深度学习模型对螨虫图像进行特征提取和高精度分类检测。结果表明,基于YOLOv4的螨虫识别模型能在图像存在杂质且螨虫相连情况下准确检测胡瓜钝绥螨,平均检测单幅图片耗时约0.137 s。在测试集中对胡瓜钝绥螨检测精度达到99.45%,粉螨检测精度达到93.94%。对胡瓜钝绥螨和粉螨检测精度均值(mAP)达到96.69%,分别比YOLOv4-Tiny、YOLOv3、Faster-RCNN、EfficientDet模型高14.85、2.12、35.77、27.18百分点。设计螨虫GUI(图形用户界面)品质监控界面,方便检测人员操作。本研究提出的检测方案具有很高的应用价值,能够精准、快速识别胡瓜钝绥螨,可为胡瓜钝绥螨养殖质量检测提供技术支撑。     

基于改进型YOLOv5s的番茄实时识别方法

针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题，提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法，并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明，针对番茄大小不同的问题，采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模型定位精度；在YOLOv5s主干网络末端添加GAM注意力模块，提升模型检测精度并改善鲁棒性；应用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)修改原有结构，完成更深层次的加权特征融合；颈部添加转换器(transformer),增强网络对多尺度目标的检测能力。改进后的YOLOv5s番茄识别算法检测速度达到72帧/s。在测试集中对番茄检测均值平均精度(mAP)达到93.9%,分别比SSD、Faster-RCNN、YOLOv4-Tiny、原始YOLOv5s模型提高17.2、13.1、5.5、3.3百分点。本研究提出的番茄实时检测方法，在保持检测速度的同时，可降低背景因素干扰，实现复杂场景下对番茄的精准识别，具有非常好的应用前景，为实现番茄自动采摘提供相应技术支持。     

基于改进Faster R-CNN模型的草莓果实识别算法

针对Faster R-CNN模型对自然状态下草莓（Fragaria ananassa Duch.）识别准确率不高的问题，以地垄种植草莓的实拍图片为数据源，采用改进RPN结构和更换主干特征提取网络的方法对Faster RCNN模型进行了改进。结果表明，改进Faster R-CNN模型识别成熟草莓平均精度（AP）为0.893 0，识别未成熟草莓平均精度（AP）为0.820 7，草莓识别准确率达到较高水平，解决了未成熟草莓识别困难的问题。同时，为了检验模型的自动计数性能，依据模型的识别结果建立了自动计数与人工计数的线性回归，成熟草莓、未成熟草莓的相关系数分别为0.973 7、0.944 7，自动计数与人工计数拥有较高的相关性，表明改进Faster R-CNN模型具有较高的识别性能与计数能力。     

基于YOLO-ODM的温室草莓成熟度的快速检测

为解决温室环境下草莓果实快速准确识别问题，提出一种基于改进YOLOv5s的草莓成熟度检测方法。在主干中引入Shuffle_Block作为特征提取网络，从而实现模型轻量化。同时，在颈部结构中使用全维度动态卷积模块（omni-dimensional dynamic convolution， ODConv），以提高网络对草莓目标的信息挖掘能力，降低计算量，并进一步实现轻量化。结果显示，改进后的YOLO-ODM（YOLO with ODConv module）模型的平均精度均值达97.4%，模型体积是7.79 Mb，在GPU上的单张平均检测时间仅11 ms，浮点运算量为6.9×10⁹。与原网络相比，轻量化的YOLO-ODM方法在提高检测精度的同时，模型大小缩减43%，浮点运算量降低52%。以上结果表明，该轻量化方法可快速准确地对温室环境下草莓果实的成熟度进行检测，实现草莓的生长状态监测。     

基于改进YOLOv4模型的茶叶病害识别

【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害（茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病）的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型（YOLOv3、SSD和Faster R CNN）的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。     

基于YOLOv5深度学习的茶叶嫩芽估产方法

针对丘陵地区小规模茶园估产难度高，估产手段少等问题，采用基于YOLOv5的目标检测算法和田间抽样调查法，对丘陵地区小规模茶园估产问题进行研究。在茶园中随机抽取9个有代表性的茶叶生长点；使用目标检测算法识别抽样点茶叶嫩芽数目；利用最小二乘法拟合茶叶嫩芽产量与数目间的线性关系；结合抽样点识别出的嫩芽数目、抽样点面积、线性拟合关系和茶园整体面积估算出茶园茶叶嫩芽产量。结果表明:1)基于YOLOv5的目标检测算法对茶叶嫩芽识别的精度为99.02%，平均准确率为90.14%；2)茶叶嫩芽数目和产量间有高度线性关系，决定系数R²为0.999 8；3)通过算法估计的茶叶嫩芽产量与实际采收产量相对误差为29.56%。本研究能够较为方便的估算出茶园茶叶嫩芽产量，在茶叶生长时期为农户提供产量相关的数据支持，便于茶叶生产的前期管理。     

不同授粉组合对‘富士’和‘新红星’苹果品质的影响

【目的】探讨不同授粉品种对苹果品质和香气物质成分差异的影响,为高效授粉树的选育和苹果品质的提高提供依据。【方法】采用自育高效授粉树‘红菱’‘红锦’‘红雾’的花粉,在‘富士’(Malus domestica‘Fuji’)、‘新红星’(M.domestica‘Starkrimson’)铃铛花期进行授粉,以授‘嘎拉’(M.domestica‘Gala’)花粉的果实为对照,对果实发育期间总类黄酮含量的变化进行研究,并在果实成熟时测定可溶性固形物、花色苷含量等品质指标及香气物质成分。【结果】不同的授粉品种条件下,‘富士’和‘新红星’苹果除可滴定酸外的各项品质指标均高于对照。‘富士’苹果经‘红菱’授粉后,其果形指数、硬度、花色苷、可溶性糖含量显著提高,分别为对照的1.12、1.15、1.28、1.12倍。‘新红星’苹果经‘红雾’授粉后,其单果重、果形指数、花色苷、可溶性固形物、可溶性糖含量均显著提高,分别为对照的1.22、1.12、2.48、1.10、1.11倍,其可滴定酸含量显著降低,仅为对照的75%。在果实发育的整个生长期内,不同授粉品种处理的‘富士’和‘新红星’苹果总类黄酮含量均高于对照,且不同品种间存在显著差异。在花后160 d,‘富士’经‘红菱’‘红锦’‘红雾’花粉授粉后,果实内总类黄酮含量与对照相比分别增长19.63%、28.72%、13.97%,‘新红星’在花后120 d分别增长14.18%、15.26%、4.24%,差异显著。‘红菱’‘红雾’‘红锦’和对照授粉处理的‘富士’和‘新红星’苹果总酯类挥发性物质的相对含量分别为50.20%、52.03%、42.68%、45.10%和71.08%、68.85%、71.83%、66.03%,‘红菱’授粉后‘富士’‘新红星’果实总酯类挥发性物质含量明显增加,其中2-甲基丁酸乙酯的含量分别为对照的1.14和203.91倍。‘富士’苹果中,‘红菱’‘红雾’‘红锦’授粉处理的果实乙酸-2-甲基丁酯的含量分别为对照的1.73、1.07、1.36倍;其己酸乙酯和乙酸丁酯的含量分别为对照的1.09、1.12、1.29倍和1.50、0.77、1.30倍。而在‘新红星’苹果中,经‘红菱’‘红雾’‘红锦’授粉后,乙酸-2-甲基丁酯和己酸乙酯的含量分别为对照的1.82、1.27、0.93倍和2.57、1.15、0.27倍;乙酸丁酯的含量分别为对照的7.83、3.48、3.30倍。此外,‘富士’和‘新红星’苹果经‘红菱’授粉后,其烃类物质含量明显高于对照,主要表现为法呢烯的增多。【结论】高效授粉树能显著提高‘富士’和‘新红星’苹果的外观和内在品质,并且与对照存在显著差异。不同授粉组合对‘富士’和‘新红星’苹果品质影响差异较大,经‘红菱’授粉,‘富士’和‘新红星’苹果品质有显著提高。     

Virus Location and Lymphocyte Apoptosis in Lymph Nodes of Piglets Infected with PCV-2

The present study has been performed to understand the location of the virus, type of apoptotic cells, and their relation to lymph nodes of piglets infected with porcine circovirus type Ⅱ （PCV-2）. Nine 32-day-old conventional piglets free of infection with PCV-2 were used, and distributed into three groups： control group （n = 3）, piglets inoculated with PCV-2 alone （PCV-2, n = 3）, and PCV-2 inoculated and KLH immunostimulated group （PCV-2 ＋ KLH, n = 3）. Superficial inguinal lymph nodes from all piglets were collected for histological examination after 32 days postinoculation, and immunohistochemistry for PCV-2 detection. Location of apoptotic cells was detected with TdT-mediated dUTP nick end labeling （TUNEL） and cell cycle, and the apoptotic rates were measured by flow cytometry. The characteristic histopathological lesions of the piglets in PCV-2 and PCV-2 ＋ KLH were lymphocyte depletions in the cortex and paracortex of the lymph nodes, epithelioid-like macrophage infiltration, and intracytoplasmic inclusion bodies presented in epithelioid-like macrophages. PCV-2 was mainly found in epithelioid-like macrophages by immunohistochemistry. In the lymph nodes, lymphocytes presented higher apoptotic rates in the cortex by TUNEL, special B-cell areas, and similar apoptotic cells were found in this compartment in the control. The apoptotic rates of the lymph nodes were 0.41, 3.34, and 4.88% in the control, PCV-2, and PCV-2 ＋ KLH groups by flow cytometry, respectively. The apoptotic rates of lymph nodes for PCV-2 and PCV-2 ＋ KLH piglets were significantly higher than those for the control group （P〈0.05 and P〈0.01）. The proliferation index （PI） was 0.17_＋0.01, 0.12_＋0.01 and 0.12_＋0.04 in the control, PCV-2, and PCV-2 ＋ KLH group, the PI of the control group was higher than that of the other groups, but without the statistical difference. PCV-2 can induce lymphocyte depletion in lymph nodes of piglets by blocking cell proliferation and promoting apoptosis. This is one o     

喀斯特地区不同玫瑰混农林模式的土壤螨类群落结构特征

混农林业作为集约型土地利用和经营方式之一,运用于石漠化地区有利于土壤生物多样性的修复.2019年7月,对贵州省毕节市撒拉溪镇龙场村的玫瑰+大豆、玫瑰+苹果+大豆和玫瑰+玉米3种混农林模式样地中的土壤螨类进行了调查,以玫瑰单作为对照,共捕获土壤螨类1524头,隶属3目41科64属,以盖头甲螨属(Tectocepheus)...     

不同温度LED光萎凋对铁观音MEP上游关键基因和香气的影响

【目的】萜类化合物是乌龙茶挥发性芳香物质的重要组分,2-C-甲基-D-赤藓醇-4-磷酸途径（MEP）上游关键基因直接参与调控萜类化合物前体物质的合成。而乌龙茶香气的形成与萎凋工序密切相关,光照和温度是影响萎凋的重要因子,探讨LED光与温度在乌龙茶萎凋过程中对香气的影响,为提高乌龙茶萎凋叶香气品质提供参考。【方法】基于转录组数据,根据KEGG筛选出响应光照的MEP上游关键基因（DXS、DXR、HDS、HDR）。对一芽三叶铁观音鲜叶进行LED白光和不同温度（20℃（L20）、25℃（L25）、30℃（L30）、35℃（L35）和40℃（L40））萎凋处理,黑暗下温度（20℃（D20）、25℃（D25）、30℃（D30）、35℃（D35）和40℃（D40））萎凋处理;分别测定铁观音萎凋叶的香气组分和MEP上游关键基因的相对表达量。【结果】L30处理萎凋叶各基因表达量达到最大值,萜类基因（DXS、DXR、HDS、HDR）表达量分别为XY组（对照）的4.31、5.28、11.77、1.59倍,为D30处理的2.24、2.39、1.86和1.60倍。D30组各基因表达量为黑暗处理组最大,依次为XY组的1.92、2.21、6.34和0.99倍。L20处理萎凋叶的α-法呢烯芳樟醇氧化物（I、II）含量最高,较XY依次提高了15.05%、4.92%和15.13%;L30处理萎凋叶的橙花叔醇、芳樟醇和香叶醇含量最高,较XY组依次提高了3.71%、6.14%和15.28%;LED组铁观音萎凋叶主要香气组分含量均高于相对应的温度处理组。通过主成分分析法建立数学模型,对萎凋叶香气组分进行评估,得出L20组萎凋叶得分最高,L30组萎凋叶次之;与香气分析得出结果一致。【结论】铁观音萎凋叶基因表达量与香气含量的变化趋势不存在同步性;L30处理萎凋叶基因表达量、主要萜类香气物质含量和主成分分析得分均较高,这与铁观音生产上的萎凋温度相一致。萎凋温度过高（40℃）不利于萎凋叶萜类关键基因的表达和萜类化合物的形成。     

俄罗斯干线管道建设及其安全性

管道已成为输送石油、天然气和成品油的首选方式,而管道安全运行是管道运营管理的首要条件.介绍了俄罗斯的石油、天然气、成品油和氨干线管道的建设概况,分析了干线管道的事故状况和原因,旨在为我国油气管道在日常运行的安全监测、管理和防护等方面提供可以借鉴的经验.     

寄生虫引起的草鱼鳃病的组织病理比较研究

本文对草鱼的隐鞭虫病、车轮虫病、小瓜虫病、指环虫病、三代虫病及中华鱼蚤病六种寄生虫性鳃病的组织病理变化进行比较研究，寄生虫性鳃病均可引起鳃组织发生炎症反应，粘液分泌亢进，嗜酸粒细胞和淋巴细胞浸润；但又因病原体的种类不同，危害鱼的方式、方法不同，因此病理变化又有很大差别，对鱼危害较大的均为变质性炎，如隐鞭虫病；对鱼危害较小的则属增生性炎，如中华鱼蚤病．     

新疆数种蜘蛛记述

蜘蛛是农林害虫的重要天敌,而迄今新疆的蜘蛛区系资料缺乏。本文记述的7种蜘蛛分属4科,依次为:皿蛛科Linyphiidae的活跃皿蛛Linyphia impigra、兴旺侏儒蛛Meioneta beata和乡间侏儒蛛Meioneta rurestris,球腹蛛科Theridiidae的芦苇罗蛛Robertus arundineti,狼蛛科Lycosidae的顽皮豹蛛Pardosa lasciva,卷叶蛛科Dictynidae的开展婀蛛Argenna patula以及跳蛛科Salticidae的同足斑蛛Euophrys aequipes。     

民勤绿洲荒漠交错带三种沙丘类型的自然植被特征

基于对民勤沙井子地区植被调查数据,研究了固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘3种沙丘类型的自然植被特征.结果表明:从固定沙丘、半固定沙丘到流动沙丘,总盖度、灌木盖度下降,草本盖度增加.物种丰富度减小是物种多样性下降的主要原因.从植物的生活型来看,多年生草本和灌木类植物受沙丘类型的影响最大,而一年生草本和半灌木可存活于不同沙丘类型.白刺的生态优势度(重要值)由小到大依次为固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘.植物多样性与白刺的生态优势度呈负相关.不同沙丘类型白刺地上生物量变化明显,半固定沙丘白刺生物量最大.     

寄生虫引起的草鱼鳃病的组织病理比较研究

本文对草鱼的隐鞭虫病、车轮虫病、小瓜虫病、指环虫病、三代虫病及中华鱼蚤病六种寄生虫性鳃病的组织病理变化进行比较研究，寄生虫性鳃病均可引起鳃组织发生炎症反应，粘液分泌亢进，嗜酸粒细胞和淋巴细胞浸润；但又因病原体的种类不同，危害鱼的方式、方法不同，因此病理变化又有很大差别，对鱼危害较大的均为变质性炎，如隐鞭虫病；对鱼危害较小的则属增生性炎，如中华鱼蚤病．     

葡萄盆栽技术

葡萄盆栽技术,包括择土选种、露地扦插、田间管理、装盆及整形、肥水管理等内容,对葡萄盆栽爱好者有一定的指导意义。