大豆植株分杈数自动提取算法研究

根据大豆植株分杈个数可以预估大豆的产量。为了满足现代农业预测农产品产量的需要,本文提出一种大豆植株分杈数自动提取算法,即首先将采集到的大豆植株图片进行灰度变换、滤波、阈值分割得到二值图像,再进行形态学中的闭运算操作得到大豆植株的轮廓,然后基于Zhang并行快速细化算法提取骨架,最后借助改进的角点检测算法对大豆植株的所有分杈点进行标记并自动统计分杈数,仿真结果与大豆植株实际分杈点一致。     

茶多酚高通量检测技术研究进展

茶多酚是茶叶的主要活性成分,具有抗氧化、抗肿瘤、抗衰老、降血糖、防辐射等多种生物学活性。然而,茶多酚的不稳定性极大限制其进一步开发应用。茶多酚易受光线、温度、pH等因素影响而发生氧化、聚合和缩合,从而使其活性改变。因此,茶多酚组分的高通量快速检测在生物学及临床上具有重要意义。高效液相色谱法、毛细管电泳法、近红外光谱法、核磁共振等均是茶多酚组分高通量检测的主要方法,但这些方法各有优劣。对茶多酚高通量快速检测技术及其相关应用进行了归纳和总结,并对其优势及存在的问题进行分析,以期为茶多酚组分的高通量检测提供参考。     

Detection of cigarettes and other tobacco products by giant African pouched rats (Cricetomys gambianus)

If the illicit tobacco trade were eliminated, governments could gain at least $31.3 billion a year, and more than 164,000 premature deaths a year could be avoided after 2030 (Joossens, Merriman, Ross, and Raw, 2009). Dogs have been used successfully in tobacco control programs, and there is a good chance that rats could also play an important role. In the present experiment, giant African pouched rats were trained to respond to filters that had been stored together with cigarettes (i.e., soaked) and to not respond to filters that had been soaked with noncigarette items. Generalization to untrained types of tobacco was then tested. The sensitivity of 4 rats trained on filters soaked with 1 of 7 types of cigarettes ranged from 86% to 100% (mean, 95%). There was very little evidence of generalization when the rats were tested on tobacco leaves and snuff but good evidence of generalization when the rats were tested on cigarettes that had been soaked with strong-smelling additives. These findings suggest that rats may be a valuable asset in the global effort to control illicit cigarette trade.     

新疆库尔勒地区羊源产志贺毒素大肠杆菌及其耐药性分析

为了解新疆库尔勒地区羊源产志贺毒素大肠杆菌（Shiga toxin-producing Escherichia coli，STEC）毒力基因的分布情况及其耐药性，对新疆库尔勒地区羊肉生产环节（养殖场、定点屠宰场和市场）的282份样品进行STEC的分离鉴定，并检测毒力基因的编码情况，进一步检测了17种常用抗生素的耐药情况。结果表明：羊肉生产环节样品中检出72株STEC，检出率为25.5%。72株STEC中编码毒力基因stx1+stx2、stx1、stx2、rfbE、eae、hly的数量分别为22、45、2、0、4、51个。其中，羊养殖场中存在较多的非O157 STEC，检出率为37.3%；stx以stx1为主，检出率达到了652%。72株STEC中以β-内酰胺类、氨基糖苷类、大环内酯类抗生素耐药为主，STEC菌株的多重耐药比较严重，最多可耐9种抗生素，多重耐药情况主要是耐1种和耐2种抗生素。研究表明，羊肉生产环节中羊养殖场存在大量的非O157 STEC菌株，且耐药情况比较严重，务必预防源头污染。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

香蕉枯萎病菌分子检测研究进展

香蕉枯萎病是全世界香蕉产业共同面临的毁灭性病害,但目前生产上仍缺乏适宜的抗病品种和有效的治疗措施。因此,借助快速准确的枯萎病菌检测技术及时明确病原菌以控制该病的传播和蔓延显得尤为重要。本文回顾了近年来国内外香蕉枯萎病菌分子检测技术的发展历程,归纳和总结了DNA指纹图谱、普通PCR、多重PCR、荧光定量PCR及等温扩增技术在该病菌检测中的研究进展,分析了不同检测技术的优缺点,并指出可能存在的问题和研究发展方向,为该病的分子检测技术优化和防控策略制定提供参考。     

基于光声光谱和TCA迁移学习的稻种活力检测

种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一，但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响，且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术的稻种活力无损检测方法并结合迁移学习进行新品种稻种活力检测。首先，对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳、新两优等具有区域代表性的典型6种水稻品种，进行高温高湿人工老化处理，得到0~7 d老化时间的水稻种子；再通过调制频率获得8种不同深度的光声光谱信息，用主成分分析、竞争性自适应重加权算法对光谱降维得到特征光谱后，对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳分别建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BP）、广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）、支持向量回归模型（Support Vector Regression，SVR）、深度卷积神经网络（Convolutional Netural Network，CNN）的稻种活力预测模型，并选择最优调制频率；最后，通过迁移学习将建立的模型迁移到新两优稻种进行活力预测。结果表明，光声光谱最佳扫描频率为300 Hz，CNN预测模型精度较高，相关系数和均方根误差分别优于0.990 9、低于0.967 5；且经过迁移学习，仅需通过对源域数据的训练，即可直接对新品种稻种的活力进行精确预测；通过TCA迁移学习后，新两优稻种活力预测的相关系数从0.718 5提高到0.990 3。研究表明，采用光声光谱深度扫描技术对不同种类稻种的活力进行高精度检测是可行的，且经过迁移学习，仅需80粒新品种稻种信息即可实现稻种活力的精确预测。     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势，果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging，LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径，并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）；使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation，MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取，通过与参考数据的比较，评估了该方法的精度，并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明，该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取，代表果树检测精度的F1得分为94.86%，树冠轮廓提取准确率为86.39%，树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%，树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%，树冠面积和直径不同程度地被高估。此外，冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高，可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓，从而准确提取果树单木树冠信息。     

蔬菜农药残留检测中基质效应影响因素分析

为了提高农药检测的准确率,试验选择气相色谱(7890A、1310)与气相串联质谱(GCMS-MS)3种不同仪器,结球白菜、结球甘蓝、黄瓜、辣椒4种蔬菜样品及其基质标准溶液和正己烷溶剂标准溶液,对4种不同蔬菜中分别添加腐霉利、甲氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯4种农药并进行回收校正,比较不同的校正溶液、不同仪器以及不同的样品类型对蔬菜农药残留检测中的基质效应的影响。结果显示:按不同基质标准溶液和溶剂标准溶液校正的检测结果分类,不同蔬菜、不同的标准校正溶液对于农药残留检测中的基质效应表现出多样性和复杂性的特点。但采用与本底一致的基质标准溶液校正样品可有效消除基质效应。按不同仪器检测结果分类,气相色谱(7890A、1310)与气相串联质谱(GC-MS-MS)基质效应的影响存在一定的差异,GC-MS-MS存在较为明显的基质增强效应;而同类仪器(7890A、1310)之间基质效应的影响较小。     

Advances on Detection Methods for Residues of Nitrofurans in Food

Nitrofurans are broad-spectrum antibiotics which have been widely used in food animals to the prevention and treatment of gastrointestinal infections.Due to abuse of drugs by criminals,animals could produce drug-resistant strains,which reduces the role of antibiotics.Meanwhile,excessive drugs residues in food has carcinogenic,teratogenic and mutagenic effects to the human body.In this paper,the damage and the detection methods of the residues of the nitrofurans in food are surveyed.The main detection methods include high performance liquid chromatography,liquid chromatography-mass spectrometry,liquid chromatography tandem mass spectrometry,enzyme-linked immunoassay,colloidal gold immunoassay and fluorescence immunity analysis method.The research status of various detection methods are summarized and the suggestions for further research are put forward.It is expected to provide reference for future research.