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。     

Web2.0,以个人为中心的互联网时代的到来

本文介绍了Web2．0的知识和背景，对Web2．0出现的基础以及典型技术和应用作了阐述，同时对其作出了前景展望。     

盐胁迫对葡萄苗期多胺和激素代谢的影响

【目的】 研究盐胁迫条件下,葡萄叶片中多胺含量、多胺氧化酶、多胺合成酶活性以及激素的动态变化,研究不同盐胁迫强度对多胺类物质及激素代谢的影响。【方法】 采用盆栽基质培养模拟盐胁迫环境,设置4个NaCl处理梯度:0 (CK)、1、2和3 g/kg。多胺和激素含量的测定采用高效液相色谱法,多胺合成及分解酶活性的测定采用紫外分光光度计比色法。【结果】 盐胁迫处理后,葡萄叶片中多胺含量和脱落酸含量较对照而言显著增加,玉米素含量显著降低,随胁迫时间的延长,Put、Spm、Spd、ABA以及PAO、DAO、ADC、ODC、SAMDC活性均呈先上升后下降趋势,在10 d及10 d后达到峰值。ZT呈逐渐下降的趋势,并随胁迫强度增大而减小;进行显著性分析后,叶片中多胺含量与Put、Spm、Spd含量呈极显著正相关,DAO、ADC、ODC活性与Put含量呈显著正相关,PAO与SAMDC活性与Spm和Spd含量也呈极显著正相关。【结论】 3种多胺经酶的合成代谢后和激素共同缓解葡萄苗所遭受到的盐胁迫,期间主要发生作用的是多胺合成酶,盐胁迫下多胺与激素含量之间的变化关系也十分密切。     

市级综合气象信息分析与管理系统的设计与实现

以抚顺地区3个国家基本站50余年气象资料为依托,采用Microsoft Excel工作表实现由气候和农业气候2部分构成的气象与农业综合信息处理系统的基本思路、方法、内容、用途和使用情况。为了实现气候分析及应用的科学化、客观化、系统化、规范化、程序化及连续化的业务目标,按业务流程设计与实现的,包括资料处理、气候趋势模拟、气候预测、气候鉴定、季节性信息化处理、农作物产量预报、气候生产潜力分析等一系列内容在内的系统建设。关键是解决了大量的计算问题,建立了区域性通用模式。     

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。     

Yield and quality of maize stover: Variation among cultivars and effects of N fertilization

Biomass yields and concentrations of crude protein(CP), ether extract(EE), neutral detergent fiber(NDF), acid detergent fiber(ADF), and crude fiber(CF) were analyzed for five cultivars of summer-sown maize(Zea mays L.) stover grown in field trials at three rates of N fertilization, and sampled immediately after grain harvest.The results revealed differences in yields and concentrations of nutrients according to stalk height and hence harvest portion among the cultivars.N application greatly increased biomass yield and CP, especially in upper stalks and to a lesser extent, EE.Concentrations of NDF and ADF decreased as N rate increased.The results show that stovers from all local popular maize cultivars are suitable as animal fodder and that moderate N application improves feed quality of stover.     

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．     

Multi-variable grey model (MGM (1,n,q)) based on genetic algorithm and its application in urban water consumption

Urban water consumption has some characteristics of grey because it is influenced by economy, population, standard of living and so on. The multi-variable grey model （MGM（1,n））, as the expansion and complement of GM（1,1） model, reveals the relationship between restriction and stimulation among variables, and the genetic algorithm has the whole optimal and parallel characteristics. In this paper, the parameter q of MGM（1,n） model was optimized, and a multi-variable grey model （MGM（1 ,n,q）） was built by using the genetic algorithm. The model was validated by examining the urban water consumption from 1990 to 2003 in Dalian City. The result indicated that the multi-variable grey model （MGM（1,n,q）） based on genetic algorithm was better than MGM（1,n） model, and the MGM（1,n） model was better than MGM（1,1） model.     

Molecular detection of virulence genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa

Campylobacter species are a major cause of foodborne bacterial infections in both developed and developing countries worldwide. Campylobacter jejuni is responsible for the majority of infections. This study was conducted to identify virulenceassociated genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa. A total of 250 fecal samples consisting of cattle(n=50), chickens(n=50), goats(n=50), sheep(n=50) and pigs(n=50) were randomly collected from livestock in Eastern Cape and KwaZulu-Natal provinces of South Africa between April and October 2018. The samples were analyzed for the presence of virulence genes in Campylobacter species using molecular PCR-based methods. It was found that 77 and 23% of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli respectively were isolated from all the livestock samples. There were positive significant(P0.05) correlations amongst all the virulence genes that were investigated. Chisquare and Fisher's exact tests were implemented to test for the effect of livestock species on the presence or absence of virulence genes. The study demonstrated that most of livestock species can potentially cause zoonotic infections and food poisoning due to the high prevalence of Campylobacter. The high prevalence of virulence genes highlights the significance of Campylobacter in livestock production systems in South Africa. This requires the implementation of one-health approaches to reduce the impact of foodborne and zoonotic diseases for the welfare of human and animal health.     

红苕饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能及某些血液生化指标的影响

选体重约38公斤的长白(♂)×成华(♀)杂交猪20头,随机分为四组,饲予四种不同的饲粮,研究饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能和某些血液生化指标的影响。结果表明:基础组、加铜组、加喹乙醇组和两者同时加组全期日增重分别为674、761、796、678克,日采食量分别为2.50、2.65、2.74、2.40公斤,饲料利用率分别为3.73、3.49,3.44、3.54,添加铜和/或喹乙醇对试验第65天血清铜兰蛋白、尿素氨及屠宰率、背膘厚和眼肌面积无显著影响(p>0.05);添加铜使65天血清碱性碱酸酶活性极显著增高(p<0.01),添加喹乙醇有使之升高的趋势,两者同时添加时,碱性酸磷酶活性降低。