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1999年 | 1篇 |
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为了实现果园复杂环境下柿子和苹果绿色果实的精准分割,该研究提出了一种基于SOLO的绿色果实优化分割算法。首先,利用分离注意力网络(ResNeSt)设计SOLO算法的主干网络,用于提取绿色果实特征;其次,为更好地应对绿色果实特征的多尺度问题,引入特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN),构造ResNeSt+FPN组合结构;最后,将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支,类别预测分支在预测语义类别的同时,掩码生成分支实现了对绿色果实的实例分割。试验结果表明,优化SOLO分割算法的平均召回率和精确率分别达到94.84%和96.16%,平均每张绿色果实图像在图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)上的分割时间为0.14 s。通过对比试验可知,优化SOLO分割算法的召回率分别比优化掩膜区域卷积神经网络算法(Optimized Mask Region Convolutional Neural Network,Optimized Mask R-CNN)、SOLO算法、掩膜区域卷积神经网络算法(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)和全卷积实例感知语义分割算法(Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation,FCIS)提高了1.63、1.74、2.23和6.52个百分点,精确率分别提高了1.10、1.47、2.61和6.75个百分点,分割时间缩短了0.06、0.04、0.11和0.13 s。该研究算法可为其他果蔬的果实分割提供理论借鉴,扩展果园测产和机器采摘的应用范围。 相似文献
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为了研制猪伪狂犬病病毒(pseudorabies virus,PRV)诊断DNA芯片,选取PRV g E基因设计引物与探针以构建DNA芯片,同时对基因芯片的探针质量浓度、Poly(d T)的添加、杂交温度、杂交时间进行筛选。结果显示:寡核苷酸探针的浓度在1~30μmol/L之间对杂交信号的影响不大;寡核苷酸探针的氨基化端加上Poly(d T),49.5℃杂交1 h可以获得较好的杂交信号;敏感性试验结果显示,敏感性可达1×10-6ng级,与普通PCR相比高10倍,该芯片具有特异性高、灵敏度高等优点;应用猪伪狂犬病毒检测基因芯片检测20份临床病料,与PCR结果符合率达100%。 相似文献
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为明晰莎草科植物种子萌发特性,提高莎草科牧草种子的萌发率。本文以3种莎草科种子为研究对象,采用8种温度条件、3种化学试剂和冷层积处理法,结合扫描电子显微镜技术研究莎草科种子对各种处理的萌发响应过程。结果表明:变温下种子的萌发率显著高于恒温下的萌发率,华扁穗草(Blysmus sinocompressus)和帕米尔薹草(Carex pamirensis)种子最适萌发温度分别为15℃/25℃和15℃/30℃;华扁穗草为萌发喜光性种子、帕米尔薹草为萌发光不敏感性种子;冷层积处理和化学试剂+冷层积综合处理能显著提高华扁穗草种子的萌发率,并显著降低萌发时滞;化学试剂+冷层积综合处理能使帕米尔薹草种子的萌发率达到70%以上;青藏薹草(Carex moorcroftii)种子在化学试剂+冷层积下萌发率最高达到10%;一定浓度的硫酸(H2SO4)、氢氧化钠(NaOH)、次氯酸钠(NaHClO)溶液均能破坏种皮,更易于水分和氧气进入种子,从而促进种子萌发。 相似文献
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