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西瓜叶枯病病原菌生物学特性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
西瓜叶枯病(Alternaria cucumerin)是一种真菌性病害,其致病菌为瓜链格孢菌(Alternaria cucumerin),对该病菌进行了生物学特性研究.试验结果表明:菌丝在PDA与西瓜肉榨汁的培养基上生长较好,菌落直径为8.0cm;菌丝生长最适温度为25℃,菌落直径为7.1cm;适宜生长的碳源为葡萄糖,氮源为硝酸钠,pH值为7,菌落直径分别为7.2,8.7,8.0cm,菌丝致死温度为52%、10min,菌丝在光照、黑暗、光暗交替下均能生长,其中在光照条件下生长最好.适于病菌孢子萌发的温度为25℃,pH值为7,2%硝酸钠培养液条件下萌发率最高,萌发率为90.2%、95.6%和96.4%. 相似文献
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以熊掌木当年生嫩茎为外植体,以MS培养基为基础培养基,附加不同种类和浓度的植物生长调节物质诱导丛生芽及再生植株,建立熊掌木的高效再生繁殖体系。结果表明:先用75%酒精浸泡30 s,再用0.1%HgCl_2浸泡6 min的灭菌效果最佳;最佳增殖培养基为MS+6-BA 4 mg·L~(-1)+NAA 0.2 mg·L~(-1);在培养基MS+6-BA 4 mg·L~(-1)+NAA 0.2 mg·L~(-1)+蔗糖3.0%+琼脂0.7%+AgNO_30.1 mg·L~(-1)上,试管苗玻璃化程度最低,且芽增殖倍数最高;最佳生根培养基为1/2MS+NAA 0.1 mg·L~(-1)+IBA 0.01 mg·L~(-1),试管苗根系质量最好;将试管苗移栽在河沙︰珍珠岩︰草炭土(1︰1︰1)的基质上,成活率高达94%。 相似文献
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基于高光谱图像及深度特征的大米蛋白质含量预测模型 总被引:6,自引:6,他引:0
为了充分挖掘高光谱图像的光谱信息和图像信息,实现大米中蛋白质含量的无损检测,该文提出一种堆叠自动编码器(stackedauto-encoder,SAE)提取高光谱图像深度特征的方法,在高温(45℃)高湿(95%相对湿度)条件下对市售大米进行放置处理,以6组不同放置时间(0,24,48,72,96和120h)共420个大米样本(每组70个)为对象,利用可见光/近红外高光谱成像仪采集高光谱图像(400~1 000 nm,共478个波段),采用阈值分割法获取样本高光谱图像掩膜,分别提取掩膜后高光谱图像感兴趣区域(region of interest,ROI)的平均光谱信息和图像信息。应用多项式平滑(savitzky-golay,SG)对获取的光谱曲线进行预处理,利用SAE提取光谱深度特征,采用支持向量机回归(support vector regression,SVR)建立预测模型,结果表明训练集决定系数RC2、训练集均方根误差RMSEC、预测集决定系数RP2和预测集均方根误差RMSEP分别为0.976 2、0.068 6 g/(100 g)、0.939 2和0.115 3 g/(100 g)。将图像尺寸统一为28像素?28像素的灰度图并扁平化处理,利用SAE提取图像深度特征,结果表明RC2、RMSEC、RP2和RMSEP分别为0.915 4、0.051 0 g/(100 g)、0.821 0和0.111 8 g/(100 g)。进一步融合光谱信息和图像信息,结果表明RC2、RMSEC、RP2和RMSEP分别为0.971 0、0.077 2 g/(100 g)、0.964 4和0.085 1 g/(100 g),相较于光谱信息,RP2提升幅度2.68%;相较于图像信息,RP2提升幅度17.47%。研究表明,充分挖掘大米样本高光谱图像中的光谱信息和图像信息并进行融合,利用SAE提取光谱-图像融合深度特征,可有效提高模型的预测精度,为大米蛋白质含量无损检测提供了理论依据,具有良好的应用前景。 相似文献
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基于改进RetinaNet的果园复杂环境下苹果检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了快速准确地检测重叠、遮挡等果园复杂环境下的苹果果实目标,该研究提出一种基于改进RetinaNet的苹果检测网络。首先,该网络在传统RetinaNet的骨干网络ResNet50中嵌入Res2Net模块,提高网络对苹果基础特征的提取能力;其次,采用加权双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN)对不同尺度的特征进行加权融合,提升对小目标和遮挡目标的召回率;最后,采用基于焦损失(Focal Loss)和高效交并比损失(Efficient Intersection over Union Loss,EIoU Loss)的联合损失函数对网络进行优化,提高网络的检测准确率。试验结果表明,改进的网络在测试集上对叶片遮挡、枝干/电线遮挡、果实遮挡和无遮挡的苹果检测精度分别为94.02%、86.74%、89.42%和94.84%,平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)达到91.26%,较传统RetinaNet提升了5.02个百分点,检测一张苹果图像耗时42.72 ms。与Faster-RCNN和YOLOv4等主... 相似文献