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。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

番茄基因组DNA不同微量提取方法的比较及适用性分析

为了探究不同基因组DNA提取方法在生物学试验中适用性问题,采用5种方法提取番茄基因组DNA,并通过琼脂糖凝胶电泳、微量紫外分光光度计、聚合酶链式反应(PCR)比较提取的DNA浓度、质量及适用性。结果显示,碱裂解煮沸法成本低、操作简便,但所提取的DNA浓度最低,质量最差,只适合一般PCR检测试验;SDS冰浴法和改良的CTAB法操作步骤多、程序复杂,提取的DNA浓度和质量好,通用性最强,但所用试剂具有毒性;高盐低pH法和PVP-40法操作简单,提取的DNA浓度和质量较好,具有一定的通用性,且所用试剂无毒,建议一般性的生物学试验可优先考虑这两种方法。     

Emerging Marine Biotoxins in European Waters: Potential Risks and Analytical Challenges

Harmful algal blooms pose a challenge regarding food safety due to their erratic nature and forming circumstances which are yet to be disclosed. The best strategy to protect human consumers is through legislation and monitoring strategies. Global warming and anthropological intervention aided the migration and establishment of emerging toxin producers into Europe’s temperate waters, creating a new threat to human public health. The lack of information, standards, and reference materials delay effective solutions, being a matter of urgent resolution. In this work, the recent findings of the presence of emerging azaspiracids, spirolildes, pinnatoxins, gymnodimines, palitoxins, ciguatoxins, brevetoxins, and tetrodotoxins on European Coasts are addressed. The information concerning emerging toxins such as new matrices, locations, and toxicity assays is paramount to set the risk assessment guidelines, regulatory levels, and analytical methodology that would protect the consumers.     

不同干燥方式下黄牛肉水分分布迁移规律研究

为探索不同干燥方式对宁夏泾源黄牛肉水分分布特性及迁移规律的影响,本试验采用低场核磁共振技术(LF-NMR)结合干燥曲线,对中红外联合电加热(MICEH)、中红外(MI)、低温真空(LTV)3种干燥方式进行对比研究.结果表明,相同加热功率下泾源黄牛肉湿基含水率由72％降至20％以下所需时间分别为330、420和450 m...     

土壤种子库的研究进展

文章对土壤种子库的形成分布、组成和大小、分类方法、研究方法进行了系统的分析,并阐述了土壤种子库与地上植被的关系,土壤种子库的时间动态及研究土壤种子库的意义。     

农田环境下无人机图像并行拼接识别算法

为改善在农田环境下无人机图像计算速度和效率,该研究提出了一种农田环境下无人机图像并行拼接识别算法。利用倒二叉树并行拼接识别算法,通过提取图像拼接中的变换矩阵,实现拼接识别同时进行。根据边缘设备的CPU核心数和图像数量自动将图像拼接识别任务划分为多个子进程,并分配到不同核心上执行,以提高在农田环境下的计算效率。试验结果表明：相同试验环境和数据集条件下,倒二叉树并行拼接算法的拼接耗时相较于商业软件平均减少了60%～90%左右;在农田环境下,倒二叉树并行拼接识别相较于串行拼接识别的耗时减少了70%,图像识别的平均像素交并比提升了10.17个百分点,说明在农田环境下采用多线程倒二叉树并行算法可以更好地利用农田环境下边缘设备的计算资源,大幅提升无人机图像的拼接和识别的速度,为无人机的快速实时监测提供技术支撑。     

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。     

生态系统服务权衡最新研究进展

生态系统服务权衡研究对协调生态环境保护和社会经济发展至关重要。为推动生态系统服务管理和提升人类福祉,本文以Web of Science核心合集(WOS)和中国科学引文数据库(CSCD)为数据源,运用文献计量分析法,系统梳理和总结生态系统服务权衡研究的学科知识基础、科学领域结构和热点变化等发展现状以及最新研究进展。研究表明:1)不同研究层面上,生态系统服务间的权衡关系受外部风险和人类需求、参数选取和服务提供者及区域差异性和不均衡性的影响。2)研究方法主要有基于关系识别和具体表征的权衡分析、权衡模拟和预测的模型量化分析和生态系统服务权衡管理优化的多准则分析3类。3)生态系统服务权衡关键驱动因子为城市化、生态工程和气候变化。基于此,我们认为把握生态系统服务权衡不同研究层面的关联特征、创新和优化生态系统服务权衡研究方法、准确甄别生态系统服务权衡关键驱动因子以及充分整合多维生态系统服务权衡资源搭建数据共享平台是未来研究的重点。     

垃圾堆放场周边土壤重金属含量的分析及污染评价

土壤重金属污染日益受到关注,重金属是垃圾渗滤液的主要成分之一。本文对苏北某市的一废弃垃圾堆放场周围的农田土壤进行分析,通过测定重金属的全量以及有效态含量来评价垃圾场的污染程度。结果表明垃圾场周边农田土壤Cd含量超过国家土壤质量二级标准,说明垃圾场周围的土壤可能存在重金属Cd的农产品污染风险。Hg、As、Pb、Cr四种元素的含量均高于非污染土壤,但都未超过土壤质量二级标准。随着距离的增加土壤重金属含量呈现出减少趋势,垃圾堆放点对周边大约150m范围内的土壤产生重金属污染。