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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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[目的]水分是制约水稻生长的重要因素之一,对水稻产量及品质产生重大影响,通过分析不同生育时期水分胁迫对水稻产量及品质的影响,为水稻生产节水灌溉技术提供理论指导.[方法]于2018—2019年在四川农业大学成都校区教学试验基地大棚进行盆栽试验,选用宜香优2115(杂交籼稻)、IR72(常规籼稻)、南粳9108(常规粳稻)3种不同类型水稻为材料,分别于孕穗期、开花期和灌浆期进行轻度(LD,-20 kPa)、中度(MD,-40 kPa)、重度(SD,-60 kPa)3种水分胁迫处理,以淹水灌溉作为对照(CK,0 kPa),采用土壤张力计监测土壤水势,各生育时期水分胁迫处理时间均为10 d;分析3个生育时期不同水分胁迫条件下,不同类型水稻产量、抗旱系数、抗旱指数及稻米品质等指标的变化.[结果]不同水稻品种在3个时期对水分胁迫的敏感程度由高到低依次为孕穗期、开花期、灌浆期;就产量而言,孕穗期不同程度水分胁迫均会导致水稻每穗实粒数和结实率下降而减产,宜香优2115、IR72和南粳9108在不同水分胁迫下的平均产量分别较对照减少25.5%,28.4%和15.8%,开花期轻度水分胁迫可促进千粒质量增加而增产,IR72和南粳9108分别较对照增产1.1%和7.3%,灌浆期轻度水分胁迫可促进每穗实粒数、千粒质量和结实率增加进而提高产量,宜香优2115、IR72和南粳9108分别较对照增产10.6%、7.3%和15.5%;就品质而言,孕穗期不同程度水分胁迫均会导致稻米加工品质、蒸煮食味品质降低,宜香优2115、IR72和南粳9108在不同水分胁迫下的平均整精米率分别较对照减少7.5%,7.5%和4.6%,开花期和灌浆期轻度水分胁迫可提高稻米精米率和整精米率、增加胶稠度,灌浆期轻度水分胁迫可降低稻米的消减值、提高最高黏度和崩解值,从而改善食味品质,宜香优2115、IR72和南粳9108的崩解值分别较对照增加29.5%,34.8%和18.2%.3个水稻品种对水分胁迫的敏感程度由高到低依次为IR72、宜香优2115、南粳9108.[结论]综合水稻产量和品质分析表明,开花期和灌浆期轻度水分胁迫有利于节水增产,提升稻米品质. 相似文献
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97个山杏无性系的遗传多样性及SSR指纹图谱 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】山杏是北方半干旱地区重要的生态经济型树种,种质资源异常丰富,形态鉴定与分类难度大。利用SSR分子标记研究山杏优选无性系的遗传多样性并构建指纹图谱,以期为山杏种质鉴定提供科学依据。【方法】根据山杏简化基因组测序结果,合成600对SSR引物,利用4个山杏无性系进行引物筛选,选出155对扩增条带清晰的引物,对97个山杏优选无性系进行PCR扩增。应用引物组合法构建指纹图谱,采用非加权组平均法(UPGMA)进行聚类分析。【结果】利用155对SSR引物对97个山杏无性系进行扩增,共扩增出933个等位基因,每个位点的等位基因数为3~11个,平均为6.019个;各位点的多态性信息含量(PIC)为0.476~0.885,平均值为0.681,具有较高的多态性。50个山杏无性系在59个位点上具有特异等位基因,89个无性系在131个位点上具有特异基因型。采用5对引物(L56、X47H、L79H、P40H和X47)的组合可区分全部97个无性系,构建了指纹图谱。对97个山杏无性系进行亲缘关系分析,无性系间的遗传相似系数变化范围为0.669~0.943,平均值为0.757;基于遗传相似系数进行聚类分析,将97个无性系分为5大类,第1大类和第2大类下又分为3个亚类,分类结果与无性系的来源区域有明显的相关性。【结论】从600对SSR引物中筛选出155对,其扩增位点多态性较高、重复性较好。发现89个山杏无性系具有特异基因型,其中50个既具有特异基因型也具有特异等位基因。应用引物组合法构建了基于5对SSR引物扩增位点的山杏无性系指纹图谱。供试山杏无性系遗传差异较小,亲缘关系较近。研究结果可为山杏种质鉴别提供科学依据,也为山杏的育种工作奠定基础。 相似文献
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