基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。     

基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。     

棉花SSR多重PCR技术的初步研究和利用

简单重复序列(simple sequences repeat,SSR)具有数量丰富、高度多态、共显性等优点,是一种极具实用价值的标记,目前已成为研究种质资源遗传多样性、基因组作图的首选标记.SSR多重PCR扩增法可同时完成多个标记检测,具有高效、经济、快捷的特点,并保持了单一SSR引物扩增的高度敏感性和准确性.本文选取6对SSR引物,配成三组SSR两重PCR反应,并设置五种不同反应体系以探索PCR反应体系对其影响,以单一引物PCR扩增为对照,对用于构建亚洲棉(Gossypium arboreum)遗传图谱所用的亲本、F1及F2群体单株的DNA模板进行多重PCR探索、分析;另外,在扩增产物的电泳检测时,结合银染技术,试验了单一引物PCR扩增产物在同一泳道同时上样和先后分时上样的两重检测的方法,以期对这种方法进行多态性位点检测的效果进行评价.结果表明,即使采用与单一引物PCR相同的反应体系,两重PCR扩增也可获得与之相同的多态性产物;而两重检测法的结果亦显示出与相应的单引物检测到的相应的多态性位点,能准确反映单引物所能达到的检测效果,因而为SSR的多重PCR和扩增后多重检测的技术在高效的遗传图谱构建工作中进一步应用提供实验依据.     

石榴皮中多酚提取条件的优化

运用正交试验对石榴多酚的乙醇提取条件进行了优化。考察了影响石榴皮中多酚提取效果的4个因素。结果显示,石榴皮中多酚的最佳提取条件为:20%(体积分数)乙醇作溶剂,料液比(g∶mL)1∶20,温度50℃,提取时间1 h,以该优化条件提取时,多酚粗提物的得率44.98%,纯度50.12%,即石榴多酚得率达到22.86%。     

生物有机肥用量对地黄生长和土壤养分的影响

针对黄河地区地黄品种退化、产量下降、功效降低的问题,从改善地黄产地土壤入手,以怀地黄为试材,研究生物有机肥用量对地黄生长、养分含量以及土壤根际与非根际土养分变化的影响.结果表明,与常规施肥相比,施用生物有机肥处理显著增加地黄的块根数和根粗,提高地黄产量和品质.随着生物有机肥用量的增加,地黄块根中大量元素积累量在增加,尤...     

慢性HCV感染患者外周血淋巴细胞CD8+和CD38+的检测及临床意义

目的通过测定慢性丙型肝炎病毒(HCV)感染患者外周血淋巴细胞CD8 、CD38 的表达,从而了解感染者机体细胞免疫状态。方法流式细胞术检测44例慢性HCV感染者及正常对照外周血ALT、外周血淋巴细胞CD8 、CD38 细胞的百分率。结果慢性HCV感染者外周血CD8 、CD38 、CD8 CD38 细胞比例均明显高于正常对照组(P<0.01)。慢性丙型肝炎各组之间比较,ALT异常组CD8 、CD38 、CD8 CD38 细胞比例高于ALT正常组(P<0.01)。结论慢性HCV感染患者CD8 、CD38 、CD8 CD38 细胞比例明显升高,表明慢性HCV感染者处于较高的细胞免疫状态,与肝功能损伤有一定的相关性,对指导临床的病情分析和诊断具有参考价值。     

HPLC-PDA法测定兽用中药液体制剂中非法添加的四种解热镇痛类药物

实验建立了兽用中药液体制剂中非法添加对乙酰氨基酚、安乃近、氨基比林、安替比林四种解热镇痛类药物的高效液相色谱-二极管阵列(HPLC-PDA)检测方法.方法采用CAPCELL PAK MGⅡS5 C18(4.6 mm×150 mm,5μm)色谱柱,柱温30℃,流动相为磷酸盐缓冲液和乙腈(84:16),流速1.0 mL/m...     

网式过滤器拦截率计算及其影响因素分析

为了使网式过滤器在工程应用中既保持滤网良好渗透率又提高滤网拦截率,该研究通过试验,分析了5种不同入口压强(0.02、0.04、0.06、0.08、0.10 MPa)、7种滤网孔径(125、150、180、210、250、300和350μm)及其与砂粒中值粒径的关系对过滤器拦截率的影响。结果表明:当滤网孔径与砂粒中值粒径的比值小于一个阈值C(C∈[1.80,1.88])时,拦截率随着滤网孔径增大而增大,当该值大于此阈值时,拦截率随着滤网孔径的增大而减小;过滤器的入口压强越大,过滤器拦截率越大,入口压强对过滤器拦截率有显著影响,被拦截砂粒在出口侧分布越集中;入口压强从0.02 MPa提高到0.10 MPa,250μm滤网拦截率提升38.49%,而125μm滤网拦截率提升88.94%;250μm滤网在0.10 MPa入口压强下15 min末出水砂粒粒径组成与180μm、0.02 MPa下初始出水砂粒粒径组成相似,在短时间的灌溉应用上,可调整入口压强而不需要调整设备来满足灌溉要求,研究为实际灌溉工程中提高过滤器拦截率和过滤效果提供了参考。     

相机与毫米波雷达融合检测农机前方田埂

为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。     

低温等离子体耦合Fe2O3催化剂去除粮食仓储环境中磷化氢

为了探究低温等离子体（Non-Thermal Plasma,NTP）耦合催化剂对粮仓中磷化氢（PH3）的去除效果,该文采用介质阻挡放电低温等离子体与催化剂耦合的反应装置,研究了NTP与Fe2O3催化剂耦合对PH3去除率的影响,并对耦合反应后的催化剂进行表征,分析产物及反应机理。结果表明,载体和催化剂与NTP耦合改变了NTP的放电状态,提高了PH3去除率;不同载体负载Fe2O3后,在输入功率超过53 W时,NTP与Fe2O3催化剂耦合对PH3去除率均高于无填充,Fe2O3/Al2O3与NTP耦合效果最好,去除效率达到了100%。耦合前后催化剂的表征结果表明,耦合反应之后,Fe2O3/Al2O3催化剂的比表面积降低了11.23%,Fe3+/(Fe2++Fe3+)含量提高了21.06%,Osur/(Olatt+Osur+Oads)含量减少了2.24%,Fe含量降低了4.69%,P含量增加了4.34倍。产物分析表明耦合后生成的主要产物为磷酸。研究结果表明NTP耦合Fe2O3/Al2O3催化剂具有很好的PH3去除效果,为粮食仓储行业去除磷化氢提供理论依据。