基于深度卷积神经网络的蚕蛹雌雄自动识别

蚕蛹雌雄识别的准确率直接影响到蚕种杂交率。现有的蚕蛹识别算法多数是以高光谱或近红外相机拍摄的图片作为输入,所需成像设备价格相对昂贵,且高光谱算法的高数据量与高计算量进一步导致其具有较高的应用成本。以普通数码相机拍摄的蚕蛹图片作为识别输入,提出了基于梯度特征的深度卷积神经网络(CNN)的蚕蛹雌雄自动识别算法。设计了包含4层卷积层的CNN,首先提取蚕蛹灰度图像的高级抽象特征,同时提取蚕蛹梯度图像的梯度直方图(HOG)特征,接着将高级抽象特征和HOG特征通过级联的方式进行融合,最后在现有数据训练集上最高达到100%的识别率,测试集的识别率平均可达95%左右,最高达到97.21%。试验数据表明蚕蛹图像的梯度特征也是蚕蛹雌雄识别的重要特征。提出的算法不需要红外或高光谱图片作为输入,降低了数据采集的设备成本和识别计算量。     

石棉县牧草种子生产试验

对9个禾本科牧草品种，经过一年的田间试验，结果表明：多花黑麦草品种中，种子产量最高的是按60％理论播量的赣选一号，高速116．7kg/666．7m2；多年生黑麦草品种中，种子产量最高的是按80%理论播量的Mendat，产量为53．9kg/666．7m2；其余7个品种也适应石棉县气候环境。由此可见，牧草种子生产可在石棉县推广。     

怎样识别牧草（饲料，草坪）种子的新陈

１看种子真实程度是否是种植者想购买的种子品种种子净度、种子水分、种子发芽率都要达到国标最低标准三级（一级为最好）。如果黑麦草种子国标规定为净度８５％、发芽率８０％、水分为１２％。２种子外观及表面的颜色新籽表皮有光泽，种皮外部没附有白霜，种脐是白色，触摸有干燥感，无湿润并且有光滑；有清香气味。３看胚乳新种子胚乳为白色、质硬。４快速检测种子刚买或采收的种子，先用温热水（２５℃）把种子浸泡６ｈ后取出，沿胚部横切，并用清水冲洗干净，然后将它们放入红墨水稀释５０倍液中浸渍、约６０ｍｉｎ后取出这些洗净观察，…     

牧草种子质量的鉴定与识别技术

牧草种子质量是牧草栽培的首要关键因素。其质量的好坏直接影响到牧草种植成功与否,对于加快人工饲草料地的建设、全面推进现代畜牧业的发展意义重大。优质的牧草种子不仅能保证种植牧草的苗全、苗壮,而且能确保牧草的产量和质量;劣质的牧草种子不仅会造成种植者的事倍功半,而且会使种植者遭受经济损失,更有甚者会导致种植者寸草不收。     

浅议青海牧草种子生产

对青海省牧草种子发展现状进行了分析,并针对目前在种子生产中存在的问题提出了具体的解决办法,为种子繁育及种子加工提出了新的发展思路.     

牧草种子种植技术

牧草种子是改良退化草地和培植人工草地所必需的物质基础。优良种子本身就具有高的生产能力。草地畜牧业生产中的牧草良种应当是品种纯度高、清洁、饱满、生活力强、水分含量低、不带病虫及杂草的种子。由于种子优劣直接影响到草地质量，因此，必须对种子实行严格的质量检验和科学管理，使其达到草种生产的规范化和标准化。     

牧草种子播前处理法

(一)豆科牧草种子的硬实处理和根瘤菌接种 许多豆科牧草种子的种皮都具有一层排列紧密的长柱状马氏细胞,水分不易渗入,阻碍了吸水膨胀萌发。因此在播种前,应对硬实种子进行处理。处理方法如下:一是擦破种     

牧草种子特性研究Ⅲ——牧草种子的营养成分状况

本文对7科28属84份牧草饲料作物种子的营养成分进行了分析。并对11种牧草种子营养成分的年度变化进行了测定。各科营养成分含量各不相同，豆科，粗蛋白质含量居首位；十字花科粗脂肪、粗纤维素含量均居首位；蓼科、禾本科无氮浸出物含量明显高于其它科，有些牧草种子的营养成分，如粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维素随着保存年限的增加而增加。     

对牧草种子工程的几点建议

随着畜牧业“双增双提”发展战略在内蒙古的全面实施,牧草种子工程也开始陆续启动,作为一项基础工程,它直接影响着畜牧业发展的持续性与稳定性。为保证牧草种子工程在高投入下实现高起点、高质量、高效益的目标,特提出以下几点建议。     

人工牧草种子的生产技术

天然草地在自然条件和人类活动的影响下,不断发生退化和沙化,而改良天然草地和建成饲草料基地需要大量的各种牧草种子。草地和饲草料是畜牧业的基础,而草种是基础的基础。     

牧草种子特性研究Ⅳ——牧草种子生活力的研究

本文对不同科属的24种牧草种子的生活力进行测试。研究了参试牧草种子生活力变化趋势和有效保存年限，研究表明，随着贮藏年限的增长，禾本科牧草种子生活力下降程度比豆科牧草严重。藜科牧草种子的生活力下降最显著，试验也表明，藜科牧草种子的耐贮性差，禾本科牧草种子的耐贮性属于中等，而豆科牧草种子的耐贮性表现较好。     

基于图像识别技术的豆科牧草分类研究

利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对14种豆科牧草进行分类识别。通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓。在此基础上提取了叶片形状的全局特征和局部特征;全局特征包括叶片的横纵轴比、矩形度、圆形度等8项几何特征和7个图像不变矩特征;局部特征为叶缘粗糙度。利用PNN(Probabilisticneural network)和BPN(Back propagation network)作为分类器进行识别分类,实现了对豆科牧草叶片图像的分类。识别结果表明,PNN网络的平均识别率为85.1%、BPN网络的平均识别率为82.4%。     

黑龙江省牧草种子产业现状

牧草种子是改良退化草地、建植栽培草地,提高草地畜牧业生产力的物质基础。黑龙江省牧草种子本土化生产水平低,是长期制约当地草地畜牧业发展的关键因素之一。通过调研和查阅资料,目前全省已收集牧草种质资源2 000余份,育成国审牧草饲料品种19个,制定牧草种子生产相关地方标准9项。重点研究了苜蓿(Medicago sativa)良种繁育技术,并进行了推广应用,使苜蓿种子产量由原来的150 kg/hm2提高到225 kg/hm2。年生产各类牧草种子700 t,但现有的牧草种子生产远远满足不了发展需求,牧草种子产业仍存在法律、法规不健全、优良品种缺乏、机械化程度低等问题。     

论我国牧草种子的质量管理

我国草业借助农业结构调整、退耕还草、西部大开发等一系列战略决策 ,以及全球性保护生态环境的强劲东风 ,得到突飞猛进的发展 ,也必将成为 2 1世纪新兴的朝阳产业。然而 ,作为草业基本生产资料的牧草种子 ,由生产加工到市场销售、生产使用等全过程的质量管理却表现的相当薄弱 ,牧草种子市场上以次充好、掺假售假、冒牌顶替等不法行为屡见不鲜 ,这不仅使牧草种子生产者、经营者和使用者的合法权益受到损害 ,而且严重制约着我国草种业的健康发展和尽快进入国际市场。我国西部的气候、光照条件和土壤环境非常适宜牧草种子的生产繁育 ,是世界上…