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奶牛表型特征是评价奶牛成长状况的一项重要参数,为减少奶牛的应激性且能便捷地获取奶牛几何表型尺寸,运用图像处理技术提取奶牛表型特征参数,设计了一款针对深度图像和点云数据的奶牛几何表型特征获取系统。对奶牛深度图像采用背景减去法、阈值分割、滤波和空洞填充等方法获取奶牛目标区域,对目标采用边缘检测、角点检测和凸包运算等检测特征点,最后对应点云数据获得奶牛表型特征尺寸。系统现场试验结果表明,系统获取的体重准确性在98%以上,体尺准确性在96%以上,系统工作稳定、测量精度高,为实现数字化养殖打下了基础,具有很好的应用前景。 相似文献
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花药结构和绒毡层的发育类型对菊科植物的系统分类和系统演化具有重要的意义。本研究采用苏木精和苯胺番红整体染色以及石蜡切片的方法,通过显微镜观察,对菊科7族19属19种植物花药结构及绒毡层的发育类型进行研究。结果表明,18种植物的花药由4个花粉囊组成,1种由2个花粉囊组成。花粉囊壁由表皮、药室内壁、中层和绒毡层4层细胞组成,中层细胞在花粉母细胞时期解体。随着花粉粒的形成,药室内壁先“U”形增厚,再进行条带状增厚。花粉母细胞胞质分裂类型有连续型和同时型2种,小孢子四分体以四面体形为主。绒毡层的发育类型有变形绒毡层和分泌绒毡层两种类型,变形绒毡层是管状花亚科植物的共同特点,分泌绒毡层是舌状花亚科植物的共同特点。从向日葵族向菊苣族的逐渐演化过程中,绒毡层的发育类型从向日葵族的变形绒毡层、经过变形绒毡层向分泌绒毡层的过渡类型逐渐演化为菊苣族的分泌绒毡层。变形绒毡层的形态在管状花亚科不同族之间有明显差异,绒毡层的发育类型和形态可以作为亚科和族分类的依据之一。 相似文献
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【目的】探究狂犬病病毒HEP-Flury M基因重排对基因转录和蛋白表达的影响,揭示病毒在小鼠神经母细胞瘤(NA)细胞中的表型变化与M基因重排的相关性。【方法】通过荧光定量PCR、Western blot以及病毒在NA细胞中的生长和扩散试验,对亲本毒株rHEP-Flury和M基因重排毒株M2、M4在NA细胞中的基因转录、表达、生长和扩散进行比较。【结果】狂犬病病毒结构基因的转录和表达主要受病毒基因组RNA合成的影响,但是在一个完整转录过程中单个结构基因的转录比例与其所在位置相关,M基因重排病毒的Leader RNA (LeRNA)和L mRNA的转录比例显著高于亲本毒株rHEP-Flury。M基因重排病毒在NA细胞中的生长和扩散都劣于亲本毒株rHEPFlury。【结论】狂犬病病毒亲本毒株rHEP-Flury具有狂犬病病毒原始的基因组顺序,在NA细胞中的生长和扩散都明显优于M基因重排病毒。结构基因在基因组中的位置主要决定其在一次转录过程中的转录比例,进而影响病毒在NA细胞中的生长和扩散。 相似文献
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以甘菊叶片为试验材料,采用RT-PCR和Tail-PCR以及生物信息学的方法,研究了甘菊ClERF1及其启动子序列特征、表达模式,以及甘菊ClERF1在低温胁迫下的响应。以期为进一步研究甘菊ClERF1功能提供参考依据。结果表明:ClERF1基因序列全长1 242 bp,最大开放阅读框(ORF)618 bp,可编码206个氨基酸。经理化性质分析,ClERF1分子量23 631.35 Da,理论等电点5.19,不稳定系数53.84,脂肪指数62.04,平均亲水性-0.786,亚细胞定位在细胞核内。系统进化树表明,ClERF1与拟南芥At3g23240亲缘关系最近,属于ERF亚家族。qRT-PCR分析表明ClERF1在叶片中表达最高,其次在茎段中。该研究克隆了ClERF1启动子序列1 534 bp,主要包括低温反应和乙烯响应元件、生长素和茉莉酸甲酯反应元件等。甘菊低温处理幼苗ClERF1表达量显著高于未低温处理的幼苗,其中5℃时ClERF1相对表达量最高。 相似文献
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随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。 相似文献
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基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。 相似文献
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在我国,有各种各样类型的树木,但是由于自然环境的原因,就破坏了现有的状态。目前我国已经对森林进行了分类,通过对森林实施分类,从而为森林提供了保障。现在我国对森林进行了分类和森林的培育,这两者之间的有效结合促进了森林的可持续发展。本文主要对森林的分类和森林培育过程展开讨论,但是现在关于森林的分类和森林培育过程中还有一些问题需要解决,根据这些问题的发生,并制定出相对应的措施。 相似文献