耐药基因blaTEM-1、blaIMP-3、fosA3多重重组聚合酶扩增(RPA)快速检测方法的建立和应用

为了建立同时检测多种耐药基因的快速检测方法,本研究以bla_TEM-1、bla_IMP-3、fosA3基因保守序列设计特异性引物,经优化反应条件,建立恒温检测上述3种耐药基因的多重重组聚合酶扩增(RPA)方法。条件优化结果显示,所建立的RPA方法在引物浓度为480 mmol/L,37℃恒温反应20 min时检测效果最佳。该方法对携带bla_TEM-1、bla_IMP-3、fosA3基因的菌株能扩增出条带,阴性菌株无条带,特异性高;对bla_TEM-1、bla_IMP-3基因的最低检出限为1.8×10¹拷贝/μL,对fosA3基因的最低检出限为1.8×10²拷贝/μL,敏感性较强。用多重RPA方法对浙江省内水产养殖环境及生物体中分离到的400株菌株进行检测,养殖用水分离菌株的bla_TEM-1、bla_IMP-3和fosA3检出率分别为81.00%(81/100),11.00%(11/1...     

农机装备综合实验平台管理系统用户管理设计

设计开发了农机装备综合实验平台管理系统及用户管理系统,介绍了系统总体框架,对用户角色设定、角色管理、权限设置和申请单管理等功能模块进行设计。该系统对提升农机装备综合实验平台管理水平、提高实验设备利用率有重要意义。      

基于介电特性的水果成熟度无损检测研究进展

介绍了近年来应用在水果的成熟度判定和品质筛选上的一种无损检测技术——介电特性检测技术,详细介绍了介电特性测定水果成熟度的基本原理、介电特性测量技术及各测量技术的优缺点,综述了平行极板技术与同轴探头技术在水果成熟度检测上的应用。同时,指出了目前我国在该领域研究中存在的问题和今后的研究重点。      

基于幅值迭代剪枝的多目标奶牛进食行为识别方法

针对奶牛进食行为监测通常要为每头奶牛配备监测设备,但受限于设备成本,很多应用于奶牛养殖场的奶牛行为监测方法难以普及的问题,提出了一种多目标奶牛进食行为识别方法,基于YOLO v3算法,根据目标差异,将牛舍中的奶牛分为3类目标来实现奶牛进食行为监测,以通过单台设备监测多头奶牛的进食行为.YOLO v3算法具有计算成本高、...     

基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法

为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络（Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN）的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块（Global context feature model, GC-Model）,建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值（Mean average precision, mAP）达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R²均大于0.92,表明模型病斑计数...     

椰糠基质有效氮近红外检测仪设计与试验

为了实现椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,基于漫反射光谱设计了椰糠基质有效氮近红外检测仪。该检测仪的硬件系统主要由前处理装置、气力输送装置、重力式沉降样品室、近红外光谱检测装置、样品回收装置和空气压缩机等组成。制备了不同有效氮含量的椰糠基质样本135个,采用研制的检测仪获取了样本原始光谱数据,并建立了椰糠基质有效氮含量的最优偏最小二乘回归预测模型,其校正集相关系数和验证集相关系数分别为0.973和0.965,校正集均方根误差和验证集均方根误差分别为14.025 mg/(100 g)和15.757 mg/(100 g),残差预测偏差为3.72。基于MFC开发工具,采用C/C++语言开发了检测仪硬件控制及实时检测分析软件界面,将建立的最优有效氮光谱预测模型移植到软件程序中,实现了椰糠基质有效氮近红外检测仪功能硬件控制及有效氮检测的一键式操作。试验验证结果表明,所研制仪器预测值与国标测量值相关系数为0.883,测试集均方根误差为18.605 mg/(100 g)。该检测仪实现了椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,并且预测性能较好,可以满足快速评价椰糠基质养分的实际需求。     

基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计

针对现有的马铃薯分级和检测需要大量的人力物力、检测效率不高,设计了基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统.工作时,自动分级系统对大量马铃薯进行快速表皮去泥和分级工作,得到3种规格的马铃薯并逐个运输到缺陷检测系统进行马铃薯缺陷的识别检测;通过多种图像处理算法对比分析,以平均值法灰度化、中值滤波处理、大津法分割等方法得...     

基于改进YOLO v4的群体棉种双面破损检测方法

针对研究人员难以利用计算机视觉对棉种这类尺寸较小的物体进行双面检测,导致检测效果不佳的问题,设计了一款新型棉种检测分选装置,利用亚克力板在强光和白色背景下透明的特点,将棉种通过上料装置滑入透明亚克力板的凹槽中,随着转盘的转动,同一批棉种的正反两面图像分别由2个不同位置的CCD相机采集得到.利用改进YOLO v4的目标检...     

基于云平台和BFAST算法的地表变化检测方法

准确识别地表变化的时空信息,有助于探究地表自然环境和生态系统发展演变的规律,支撑相关的科研与行政管理工作。本文以河南某生态保护修复工程部分实施范围为研究区域,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以2013—2020年的98景Landsat8/OLI遥感影像作为数据源,应用Breaks for additive season and trend(BFAST)算法对地表变化进行了信息提取和制图。首先基于GEE云平台对Landsat8/OLI地表反射率数据集进行调用和预处理,基于CFMask算法对遥感数据集进行云影掩膜,开展光谱指数(植被指数NDVI)的计算以及时间序列数据集的构建。其次基于时序数据集与BFAST算法构建由趋势项、季节项和残差项组成的广义线性回归模型,通过最小二乘法求解模型中的未知参数集,以此进一步构建时序拟合模型,而后基于残差的Moving sums(MOSUM)方法对时序结构变化进行检测。最后从检测结果中抽取像元样点,通过与Google Earth高分辨率影像数据叠置和目视解译,开展结果验证和精度评价。结果表明,本文提出的方法在研究区的时序地表变化...     

基于改进DeepSORT的群养生猪行为识别与跟踪方法

为改善猪只重叠与遮挡造成的猪只身份编号（Identity,ID）频繁跳变,在YOLO v5s检测算法基础上,提出了改进DeepSORT行为跟踪算法。该算法改进包括两方面：一针对特定场景下猪只数量稳定的特点,改进跟踪算法的轨迹生成与匹配过程,降低ID切换次数,提升跟踪稳定性;二将YOLO v5s检测算法中的行为类别信息引入跟踪算法中,在跟踪中实现准确的猪只行为识别。实验结果表明,在目标检测方面,YOLO v5s的mAP为99.3%,F1值为98.7%。在重识别方面,实验的Top-1准确率达到99.88%。在跟踪方面,改进DeepSORT算法的MOTA为91.9%,IDF1为89.2%,IDS为33;与DeepSORT算法对比,MOTA和IDF1分别提升了1.0、16.9个百分点,IDS下降了83.8%。改进DeepSORT算法在群养环境下能够实现稳定ID的猪只行为跟踪,能够为无接触式的生猪自动监测提供技术支持。