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11.
玉米苗期杂草的计算机识别技术研究 总被引:14,自引:5,他引:14
利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征,再进行连续腐蚀与膨胀,然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗,最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标,剩余的就是杂草目标。研究表明,基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%,处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。 相似文献
12.
首次采用PCR结合变性梯度凝胶电泳(DGGE)技术对橘小实蝇及其近缘种的线粒体COⅡ和16S rDNA基因序列进行分析.结果表明,通过DGGE可以区分实蝇属不同种类的COⅡ和16S rDNA基因序列. 相似文献
13.
14.
为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ... 相似文献
15.
蛙嗜水气单胞菌的分离鉴定 总被引:5,自引:3,他引:5
从丰城某养殖场发病蛙苗中分离出两株细菌 ,经人工感染试验 ,对健康鲫鱼、小白鼠产生同蛙苗相一致的病症。经细菌形态特征、培养特性及生理生化特性等试验 ,鉴定为嗜水气单胞菌 (Aeromonashydrophila ,AH)。药敏试验表明 ,两株细菌对痢特灵、多粘菌素、阿米卡星、头孢唑啉敏感 相似文献
16.
利用MDCC细胞系从东北地区采集的死亡野生鸟类样品中分离获得1株禽类病毒,对该病毒进行特异性PCR、特异性间接免疫荧光法等系统鉴定后,证实该分离株为鸡贫血病病毒(CAV),命名为WDNE110501株.利用PCR方法克隆出其编码区基因片段,测序结果表明,WDNE110501株的编码区全长为1 823 bp,无碱基缺失或插入.并将该基因序列和推导的氨基酸序列与国内外已发表的34个CAV株编码区基因进行同源性和亲缘关系的比对分析,同源性为96.1%~99.8%;氨基酸的同源性为89.8%~99.7%,与国内毒株harbin的差异最小,与国外最近的是美国毒株98D02152.序列比较表明CAV的3个编码基因VP1、VP2和VP3均有一定程度变异,以VP1变异性最大,且在不同毒株间的这3个阅读框的氨基酸序列变异是互不相关的.这是首次在野生鸟类中分离出CAV病毒,提示了我们野生鸟类在鸡传染性贫血病病毒传播和分布中可能起到一定作用. 相似文献
17.
18.
19.
文章对山东省某兔场的25只临床鼻炎症状家兔进行了细菌带菌情况调查,并对分离出的细菌进行了16S rRNA基因测序和耐药情况检测。结果表明:从临床病例中分离出151株细菌,经过16S rRNA测序鉴定,分别为大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、奇异变形杆菌、鲍曼不动杆菌、波氏杆菌、枯草芽孢杆菌、多杀性巴氏杆菌以及绿脓杆菌等;药敏试验结果显示,所有检出菌对红霉素、磺胺异噁唑的耐药率最高,其次为阿奇霉素和庆大霉素,阿米卡星的耐药率最低。 相似文献