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992.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别 总被引:1,自引:3,他引:1
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。 相似文献
993.
黑树莓茎尖组织培养研究 总被引:1,自引:0,他引:1
取春季黑树莓的嫩枝条,以茎尖为外植体,MS为基本培养基,添加植物激素6-BA、NAA、GA3筛选培养基,进行茎尖组织培养研究。试验结果表明,诱导茎尖萌发的最佳培养基为MS+0.5 mg/L 6-BA+0.05 mg/L NAA,萌发率高达90%;继代培养最佳培养基为MS+1.0 mg/L 6-BA+0.02 mg/L NAA+6.0 mg/L GA3,繁殖系数达6.0~7.0;生根最佳培养基为MS+0.5 mg/L6-BA+0.1 mg/L NAA,生根率为96%。 相似文献
994.
Yu Jia Feng-Min Li Zhen-hua Zhang Xiao-Ling Wang Ruiying Guo Kadambot H.M. Siddique 《Field Crops Research》2009
Alfalfa (Medicago sativa L.) plays an important role in crop–livestock mixed farming on marginal land in the semiarid Loess Plateau. However, the duration, yield performance and water use of long-term alfalfa stands and choice of appropriate subsequent crops are not clear. A 5-year field experiment was conducted at Zhonglianchuan, Gansu Province, China from 2001 to 2005. Productivity and water use were determined and compared between (1) three alfalfa stands that were 1–5 (A1–5), 6–10 (A6–10) and 11–15 (A11–15) years old during the trial; (2) alfalfa using conventional cultivation and a water-harvesting technique (RA1–5); and (3) conventional crop rotation (CK) and four 5-year crop sequence rotations sown after 10-year-old alfalfa had been ploughed, being millet–wheat–potato–pea–potato (MWLPL); millet–corn–corn–wheat–wheat (MCCWW); millet–potato–wheat–corn–corn (MLWCC) and millet–fallow–pea–potato–pea (MFPLP). Forage yield peaked in 7-year-old alfalfa (5740 kg ha−1), but 9-year-old alfalfa had the maximum forage yield profit (4477 kg ha−1 y−1) in terms of whole growing years. Soil water use efficiency (WUES in terms of forage yield and soil water use) of alfalfa increased dramatically up to the 11th year, and then leveled off from year 12 to 15. Forage yield and WUEB/ET (WUE in terms of aboveground biomass and evapotranspiration) of alfalfa were significantly higher using water harvesting compared with conventional cultivation, but were significantly lower than CK. Soil water content did not change in CK as stand age increased, but it decreased in conventional alfalfa stands. After 10 years of alfalfa, a fallow year was not necessary before planting annual crops as soil water was greatly restored after sowing subsequent annual crops. Yield of some crops in the four crop sequence rotations did not differ significantly from CK. MWLPL and MLWCC had more aboveground biomass than MCCWW and MFPLP but the choice of crop sequence needs to be further considered. 相似文献
995.
目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。 相似文献
996.
997.
奇楠沉香为极具收藏及药用价值的上品沉香,其鉴定目前以化学方法为主,但其种苗从苗期至采香之间则难以用传统分类和化学方法进行鉴定,DNA条形码的发展为这一产业难题的解决提供了新的思路。本研究在明确白木香良种‘热科2号’可产奇楠沉香的基础上,采用11对植物DNA条形码通用引物对‘热科2号’和普通白木香两个沉香品种进行分子鉴定探索,发现改良的CTAB法更适合白木香叶片样本的DNA提取,继而发现ITS、ITS2和源自叶绿体的8个DNA条形码在两个品种均无变异,而ITS1序列的第159个碱基在‘热科2号’中为T,在普通白木香中为A,多样本实验证明该变异位点可以作为‘热科2号’和普通白木香种苗鉴定的分子标记。本研究结果为白木香良种‘热科2号’及其幼苗的鉴定提供分子水平的技术支持,也为白木香良种的溯源提供新的思路。 相似文献
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1000.
小麦是我国以及全球最重要的粮食作物之一。随着人口增长、气候变化和人们对高品质生活的追求,需要培育高产、多抗且优质的小麦品种,确保小麦安全生产和小麦产业健康发展。由于在培育小麦新品种过程中严格持续不断的人工选择,小麦初级基因库已得到充分开发。利用小麦的近缘次级基因库,将传统的育种技术和分子育种技术结合,通过细胞遗传学、分子标记辅助选择和基因工程等方法将小麦近缘种属中的优良基因引入到小麦染色体组中可突破这一育种瓶颈,培育符合当代育种目标的小麦新品种。本文简要介绍了将小麦主要近缘种属及将其蕴含的优良性状和优良外源基因引渗到小麦基因组中的主要技术及特点,重点综述了利用近缘种属优良基因改良小麦抗病性、品质和生长发育等性状的最新研究进展,讨论了目前存在的问题和发展趋势,以期促进小麦近缘种属优良基因的挖掘和新品种培育。 相似文献