用葡萄球菌甲蛋白协同凝集鉴别猪痢疾密螺旋体的研究

应用猪痢疾蜜螺旋体（Ｔ．Ｈ．）免疫血清结合葡萄球菌甲蛋白（ＳＰＡ）与Ｈ１０，２－５，Ｘ２３，Ｃ１７等Ｔ．Ｈ．菌株进行协同凝集试验，均出现明显凝集反应。而免疫血清结合不含ＳＰＡ的菌株，无特定病原（ＳＰＦ）血清结合含ＳＰＡ的菌株均无凝集反应。免疫血清结合ＳＰＡ与７种肠道菌均无凝集反应。免疫血清用量以０．２ｍｌ为合适。最低用菌量为３０倍稀释，即每个视野Ｔ．Ｈ．约４０个菌体。     

Evaluation of immobilizing agents as soil quality conditioners in addition to their metal(loid) immobilizing effect

In trace metal (TM)-contaminated agricultural soils, management of TM availability is important for safe crop production. In addition, maintenance or improvement of soil quality is vital for sustainable crop cultivation. Decreased TM phytoavailability and increased soil quality can be achieved by the application of various immobilizing agents to soil, which can supply both macronutrients and organic matter. This study investigated the long-term influences of four common immobilizing agents on so...     

薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置设计与试验

针对小麦高速播种作业过程中高频排种种子流精准检测困难的问题,该研究设计了一套薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置。基于将高通量变为低通量多通道并行同步检测的思路,设计了种子流分流结构。根据小麦种子物理特性,在已有传感原理的基础上,提出了一种“LED灯珠+窄缝”产生薄面光层,结合凸透镜折射原理扩大有效检测面积的方法,通过光路分析和窄缝尺寸分析确定了凸透镜焦距、薄面LED窄缝尺寸及传感元器件关键参数。利用多通道并行检测传感原理,设计了多路信号同步采集系统。为提升检测准确率,建立检测准确率-排种频率之间的关系,通过分析检测装置的误差规律,构建了准确率补偿模型。台架试验表明：排种器转速在80～180 r/min时,田间正常排种频率范围为52.10～321.55Hz,检测准确率均高于96.68%。田间播种试验表明：在2～9km/h的小麦播种机作业速度下,田间排种频率为67.65～323.95Hz,检测装置检测准确率高于95.28%。检测装置能够检测排种器的排种频率、各通道排种量、排种总量。正常田间小麦播种作业中机械振动、强光照和土壤粉尘对检测装置没有明显影响。该检测装置可为小麦高速播种作业中...     

基于卷积神经网络的农作物叶片病害诊断

农作物病害诊断对于及时发现并采取防控措施具有重要意义.本研究针对苹果、玉米、番茄、葡萄等典型农作物的常见叶片病害问题,使用了两种目前使用最广泛的卷积神经网络——VGG 16及Resnet50,对典型农作物叶片病害进行识别.使用AI Challenger比赛的农作物叶片病害数据集图像,并对这些图像进行预处理,构建了47 ...     

大都市郊区土地利用时空演变特征与生境质量评价

为探究大都市郊区"土地利用-生境质量"可持续机制,以天津市郊区武清区为例,通过分析1980—2018年的土地利用数据,以In VEST模型对其进行Habitat Quality模块水平数值测度,研究京津都市圈发展对大都市郊区土地利用转型与生境质量的影响。研究结果:1)1980—2018年武清区土地利用类型以耕地为主导,但耕地面积下降明显,城镇用地和农村居民点用地面积快速增长,未利用地面积大幅缩减,林地和草地占比较小。2)武清区土地利用类型转换剧烈,耕地转移面积最大,林地和草地集中向城镇用地和农村居民点用地转移,水域集中转向耕地,城镇用地和农村居民点用地转移面积较大,未利用地转换面积较小,但转移概率最为剧烈。3)武清区土地利用综合动态度增长了2.87%,具体表现为城镇用地、农村居民点用地和水域的土地利用变化速率保持正向增长,耕地变化速率呈现负增长。4)总体上,武清区呈现出"城扩耕缩"、"人进草退"的态势,但局部年份也有"草进水进"的转态;武清区生境质量处于中等级,但中等级面积趋于下降,低等级生境质量面积趋于上升,较低等级面积较小且呈下降趋势,较高和高等级生境质量区面积趋于扩大;生境质量低值区以武清城区为核心集中分布,且零星分布于武清区东北、西北地区;生境质量高值区集中分布于武清区东部。研究表明:在我国推进新型城镇化发展,特别是加强跨区域都市圈建设中,应当严格保护大都市郊区生态源地,统筹调控大都市郊区生态安全分区,推进大都市郊区生态廊道和全域生态节点建设。     

采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标

为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet（MobileNet-FPN-CenterNet）模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN（Feature Pyramid Networks）以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。     

丙酮酸基对黄原胶/魔芋葡甘聚糖复配体系凝胶特性的影响

为了实现对复配凝胶体系状态的调控,扩展凝胶在食品中的应用,该研究通过酸性热处理调控黄原胶中丙酮酸基含量变化,研究其对黄原胶结构、流变特性及黄原胶(Xanthan Gum)与魔芋葡甘聚糖(Konjac Glucomannan)复配凝胶特性(如溶胶-凝胶转换温度、流变特性等)的影响。研究结果表明;XG螺旋结构随丙酮酸基减少而逐渐紧密,流动性增强,有序无序构象转换温度升高。通过对XG/KGM复配凝胶流变特性的研究发现丙酮酸基含量减少,复配体系的黏度系数减小,似固性减弱,趋向于牛顿流体;且同一角频率下,XG/KGM复配凝胶的储能模量和损耗模量随丙酮酸基的脱除均呈现减小的趋势,但储能模量恒大于损耗模量,损耗因子的正切值恒小于1,呈固体特性。温度扫描表明温度降低,复配体系的储能模量逐渐增大,但其增加的起始温度随丙酮酸基含量减少而降低,且整体呈下降趋势,溶胶-凝胶温度从60℃降至41℃,该研究结果使得溶胶-凝胶的转换温度更接近于口腔温度,为食品产业中"入口即化"特性的研究提供了可能。     

基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用

为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10～13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。     

压力式谷物产量监测系统优化与试验验证

为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置。以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测装置结构参数,研究了传感器数量、传感器安装位置和监测装置水平倾角对谷物产量监测系统测产误差的影响,确定了最优参数组合为传感器数量5、传感器安装位置0.24 cm、监测装置水平倾角5°,并对最优参数组合进行了验证试验,结果表明,谷物产量监测系统测产误差为3.27%,满足谷物产量监测的精度要求。对谷物产量监测系统田间实际效果进行了试验验证,试验结果表明,田间测产误差为5.28%,生成的产量分布图为后续田间作业管理提供了决策依据。     

最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法

为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。