可视化沙盘模型在气象业务中的应用浅析

可视化沙盘模型是为气象部门开展气象防灾减灾决策服务提供的一个直观三维基础平台,为健全气象灾害预防的可视化现代业务体系,及时、高效应对气象灾害,开展气象电子显示屏服务,以及为农业安全生产保驾护航、合理开发气候资源等方面具有重大意义。     

基于DeepLabCut算法的猪只体尺快速测量方法研究

为解决基于计算机视觉猪只体尺测量过程中存在的对猪只姿态依赖度高、测定效率低等问题,提出了一种基于DeepLabCut算法的非接触式猪只体尺快速测量方法。本研究以长白猪为研究对象,使用RealSense L515深感相机作为图像数据采集单元获取猪只背部RGB-D数据,通过分析对比ResNet、MobileNet-V2、EfficientNet系列的10个主干网络训练效果,选取EfficientNet-b6模型作为DeepLabCut算法最优主干网络进行猪只体尺特征点检测;为实现猪只体尺数据的精准计算,本文采用SVM模型识别猪只站立姿态,筛选猪只自然站立状态;在此基础上,采用深度数据临近区域替换算法对离群特征点进行优化,并计算猪只体长、体宽、体高、臀宽和臀高5项体尺指标。经对140组猪只图像进行测试发现,本研究提出的算法可实现猪只自然站立姿态下体尺的实时、精准测量,体尺最大均方根误差为1.79 cm,计算耗时为每帧0.27 s。     

产气荚膜梭菌α毒素的研究进展

产气荚膜梭菌能引起人类食物中毒和出血性肠炎,严重时可导致死亡。α毒素是A型产气荚膜梭菌的主要致死性毒力因子和保护性抗原,从分子生物学角度对该毒素进行研究具有重要意义。对α毒素的分子生物学结构和致病机理进行了简要概述,并介绍了国内外对产气荚膜梭菌α毒素的检测方法和防治措施,以期为研究产气荚膜梭菌α毒素的致病机理以及预防和治疗动物气性坏疽、肠道出血症奠定基础。     

D型产气荚膜梭菌ε毒素研究进展

D型产气荚膜梭菌常引起新生羔羊痢疾和山羊、牛等家畜的肠毒血症,致死性强,对畜牧业造成很大的危害.ε毒素是D型产气荚膜梭菌的主要致死性毒力因子和保护性抗原,从分子生物学的角度对该毒素的研究具有重要实际意义.论文主要对国内外关于D型产气荚膜梭菌ε毒素分子生物学结构与性质,ε毒素引起的家畜肠毒血症以及对其作用靶器官肾脏和脑组织破坏的致病机理进行了介绍,对国内外D型产气荚膜梭菌ε毒素预防措施进行了综述,为研究D型产气荚膜梭菌ε毒素结构与功能的关系以及预防治疗动物肠毒血症提供参考.     

改进帧间差分-深度学习识别群养猪只典型行为

群养猪行为是评估猪群对环境适应性的重要指标。猪场环境中，猪只行为识别易受不同光线和猪只粘连等因素影响，为提高群养猪只行为识别精度与效率，该研究提出一种基于改进帧间差分-深度学习的群养猪只饮食、躺卧、站立和打斗等典型行为识别方法。该研究以18只50～115日龄长白猪为研究对象，采集视频帧1 117张，经图像增强共得到4 468张图像作为数据集。首先，选取Faster R-CNN、SSD、Retinanet、Detection Transformer和YOLOv5五种典型深度学习模型进行姿态检测研究，通过对比分析，确定了最优姿态检测模型；然后，对传统帧间差分法进行了改进，改进后帧间差分法能有效提取猪只完整的活动像素特征，使检测结果接近实际运动猪只目标；最后，引入打斗活动比例（Proportion of Fighting Activities, PFA）和打斗行为比例（Proportion of Fighting Behavior, PFB）2个指标优化猪只打斗行为识别模型，并对模型进行评价，确定最优行为模型。经测试，YOLOv5对群养猪只典型姿态检测平均精度均值达93.80%，模型大小为14.40 MB，检测速度为32.00帧/s，检测速度满足姿态实时检测需求，与Faster R-CNN、SSD、Retinanet和Detection Transformer模型相比，YOLOv5平均精度均值分别提高了1.10、3.23、4.15和21.20个百分点，模型大小分别减小了87.31%、85.09%、90.15%和97.10%。同时，当两个优化指标PFA和PFB分别设置为10%和40%时，猪只典型行为识别结果最佳，识别准确率均值为94.45%。结果表明，该方法具有准确率高、模型小和识别速度快等优点。该研究为群养猪只典型行为精准高效识别提供方法参考。