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采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
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苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源,进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率,提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型:P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集,然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练,选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型,通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化,最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明,推迟下采样可以增强模型特征提取能力,拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度,引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病... 相似文献
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过敏是人和养殖动物常见的疾病,而且发生的频率呈现逐渐增加的趋势。为了深入了解过敏反应的机制,本研究利用CRISPR/Cas9基因编辑技术,构建钙调磷酸酶A beta (calcineurin A beta,CnAβ)基因敲除的大鼠RBL-2H3细胞株,并探讨CnAβ基因对RBL-2H3细胞生长及脱颗粒的影响。选取大鼠CnAβ基因第一外显子为敲除靶点,设计并合成3个单导向RNA (single guide RNA,sgRNA),构建pX459-CnAβ-sgRNA质粒,并用脂质体3000将构建好的质粒转染到RBL-2H3细胞内;利用嘌呤霉素对转染细胞进行筛选,通过DNA测序验证获得CnAβ基因敲除的RBL-2H3细胞株;并检测CnAβ基因缺失对细胞增殖和脱颗粒的影响。结果表明,成功构建了CnAβ单基因敲除的大鼠RBL-2H3细胞株;CnAβ基因缺失对RBL-2H3细胞增殖、细胞的颗粒形成以及颗粒含量无显著影响,但显著抑制由细胞表面受体介导的RBL-2H3细胞脱颗粒作用。该研究结果有助于深入了解动物过敏性疾病的发生机制,为动物过敏性疾病的预防提供了理论基础。 相似文献
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智利水果出口商协会(ASOEX)会长罗纳德表示,基于30个出口公司的数据,智利葡萄出口行业目前已做出两次有关本季度鲜食葡萄出口的评估。2020/2021产季,智利预计将出口鲜食葡萄674939 t,较上产季同期增长12.5%。目前智利是全球主要鲜食葡萄供应国,就出口量而言,葡萄是智利的主要出口水果。 相似文献
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2019年,张掖市民乐县民联镇东寨村成功列入第一批全国乡村旅游重点村名录。早年的东寨村是一个仅有68户,290多人的小村庄,地处戈壁荒滩,干旱缺水,经济发展滞后。东寨村从一个默默无闻的西北小村落发展到全国、全省、全市知名的旅游示范村,从一汪小池塘建成集一二三产融合发展,占地规模达到3500亩的综合性旅游示范村,经过5年多时间的建设和不断发展,形成了如诗如画的田园风光,真正做到了让游客望得见山、看得见水、记得住乡愁。 相似文献