基于视觉感知的植物色彩景观研究进展

植物色彩在提升视觉景观质量、调节园林空间情感和彰显城市风貌特色中都起到极其重要的作用.合理地量化和营造丰富的植物色彩景观,从而实现在不同尺度下植物色彩景观的最佳视觉感知效果,以便更好地满足公众的审美需求,正成为植物色彩景观设计与应用的热点与难点问题.通过对相关研究文献梳理发现,在植物色彩景观的取色与分类、植物色彩景观质...     

啤酒瓶检测中多分类支持向量机算法的选择

在提取啤酒瓶的缺陷特征后，如何选择合适的多分类支持向量机算法对提高分类准确率和分类速度具有重要的作用．本文通过一对一、一对多、决策有向无环图、二叉树、误差纠错码、一次性求解等多分类支持向量机算法在核函数为线性、多项式、径向基，神经网络的情况下，对多个基准样本进行了分类性能、分类速度、分类准确性的详细比较以及完整的理论分析，最终得出一对一多分类支持向量机在径向基核函数时性能优于其他算法．在啤酒瓶智能检测机器人上的实验，表明这种算法能够满足检测需要．     

基于cpsA基因的海豚链球菌LAMP检测方法的建立

基于荚膜多糖cpsA基因设计引物,建立海豚链球菌可视化环介导等温扩增(Loop-mediated isothermal amplification,LAMP)技术,以快速检测鱼类养殖中的海豚链球菌。结果表明,LAMP最佳反应条件为65 ℃反应20 min,镁离子浓度为1.2 mmol/L、dNTPs浓度为0.64 mmol/L、内外引物比例为 16∶1。特异性检测结果表明:该方法能特异性检出海豚链球菌,对无乳链球菌和其他14种菌检测结果均呈阴性;灵敏度检测结果表明,该LAMP方法灵敏度为2.12×10^-5 ng/μL,比PCR检测方法灵敏度高100倍;适用性分析结果表明,该LAMP方法在模板中存在鱼类基因组干扰下也能正确完成检测。研究中建立的LAMP检测方法为海豚链球菌的检测提供一种可视化、灵敏、成本低的快速检测技术。     

基于CiteSpace的兰花保鲜研究进展及可视化分析

为更全面系统了解兰花保鲜国内外研究现状和进展情况，以英文数据库Web of Science(WOS)和中文数据库中国知网(CNKI)收录的兰花保鲜研究文献为数据源，采用CiteSpace计量工具，用文献计量分析方法和知识图谱可视化技术对1989—2021年国内外各科研院所发表的研究文献进行梳理统计和数据分析。分析表明，世界范围内兰花保鲜研究论文发文量总体呈现缓慢上升趋势；研究领域中影响力最大的依次是中国、泰国和美国；研究的兰花种类主要集中于石斛兰、蝴蝶兰和文心兰；其中中国学者重点研究蝴蝶兰和文心兰，泰国研究团队主要研究石斛兰；研究方向主要集中于衰老生理方面，其中内源激素乙烯是兰花衰老生理研究的重点，而如何抑制乙烯是兰花保鲜研究中生理实验的热点。根据统计数据综合分析推断，兰花衰老的分子机制、利用分子技术延长花朵寿命将成为兰花保鲜前沿研究重点与新兴趋势。     

土壤中微塑料污染现状及其热点趋势可视化分析

为深入了解土壤中微塑料污染相关的研究信息和发展趋势，利用VOSviewer和CiteSpace整理了CNKI和Web of Science^TM数据库中2000—2022-05在土壤微塑料污染领域已发表的研究成果，从发文数量、发文期刊、作者及所属机构、国家/地区、关键词和共被引信息进行分析。结果表明:1)探索初期土壤中微塑料污染相关文献的发表量略有波动，研究热度在2018年之后持续增长；中国科学院、西北农林科技大学和瓦格宁根大学研究中心这3所研究机构在该领域发文量排名前3。2)农田土壤是最具代表性的一类土壤类型，沙漠、湿地和高山中的微塑料污染已经受到国内外学者的高度关注。3)研究方向包括微塑料进入陆地土壤的方式及其在土壤中的丰度分布特征、土壤样本中微塑料检测技术的选择与优化、微塑料作为载体吸附运输土壤中的重金属和溶解有机物并经食物链传递对生物可能带来的有害影响等。4)从研究热点上看，土壤中微塑料污染领域的研究对象逐渐从农田土壤扩展到多种类型及偏远地区的土壤中，微塑料在各类土壤中的运输与尺寸选择机制及其适用的检测手段取得进一步发展，对土壤中不同粒径大小的微塑料的分析方法发展成为更细分的研究方案，对土壤中微塑料的风险评估以及从细胞、分子和基因等微观角度分析微塑料由土壤进入动植物不同组织和人体器官后的潜在风险成为该领域新的研究热点。本研究计量分析结果可为土壤中微塑料污染现状的深入研究提供参考。     

Visual learning graph convolution for multi-grained orange quality grading

The quality of oranges is grounded on their appearance and diameter. Appearance refers to the skin’s smoothness and surface cleanliness; diameter refers to the transverse diameter size. They are visual attributes that visual perception technologies can automatically identify. Nonetheless, the current orange quality assessment needs to address two issues: 1) There are no image datasets for orange quality grading; 2) It is challenging to effectively learn the fine-grained and distinct visual semantics of oranges from diverse angles. This study collected 12 522 images from 2 087 oranges for multi-grained grading tasks. In addition, it presented a visual learning graph convolution approach for multi-grained orange quality grading, including a backbone network and a graph convolutional network (GCN). The backbone network’s object detection, data augmentation, and feature extraction can remove extraneous visual information. GCN was utilized to learn the topological semantics of orange feature maps. Finally, evaluation results proved that the recognition accuracy of diameter size, appearance, and fine-grained orange quality were 99.50, 97.27, and 97.99%, respectively, indicating that the proposed approach is superior to others.     

环渤海平原区土壤盐渍化反演与水盐耦合分析

为明晰土壤盐渍化多维空间分布特征、水盐耦合关系，以环渤海平原的山东部分为研究区，通过野外实测和室内分析获取数据，基于经典统计方法对土壤水盐特征进行描述性统计分析；利用GIS软件分析土壤含盐量、含水量的二维空间分布，GMS软件可视化分析土壤盐渍化三维空间分异特征；构建土壤水盐耦合协调模型，定量分析不同因素对水盐耦合协调度的影响程度。结果表明：(1)研究区土壤含盐量中位数为2.08 g/kg,以中度盐渍土为主，土壤含盐量整体呈自上而下逐渐增大趋势，表层土壤含水量均值为15.38%,全区域较缺水；(2)二维空间上，土壤含水量<20%的面积为17 519.48 km²,共占86.64%;表层(0—20 cm)土壤含盐量以轻度盐渍土为主，面积为10 051.87 km²,占总面积49.71%。土壤含水量、土壤含盐量均呈自南向北增加趋势；三维空间上，土体盐渍化分布类型以均质型、底聚型为主，局部存在表聚、两端集聚类型，土体盐渍化分布特征复杂；(3)东营区以北区域水盐耦合度多>0.66,以南区域(除平度、莱州市外)耦合度多为0.40～0.66,形...     

时序分析在排种轴转速检测数据处理中的应用

利用CCD摄像机获取气吹式精密排种器排种轴视觉检测样本,通过图像处理获得转速序列,在分析转速序列特点的基础上,采用时序分析方法研究排种轴转速。利用转速序列数据计算各种转速下的自协方差函数、自相关函数和偏自相关函数,选用AR模型进行转速序列的分析。将实测数据代入AR模型求得模型参数,应用模型进行转速序列数据拟合(以45 r/min为例),获得模型拟合值、残差序列。残差序列和模型拟合优度分析结果表明,模型预测的残差最大值为19.920 6,并且有83.83%的残差在允许值±6.912 312 r/min范围内;模型拟合度为74.631 2%,标准方差为0.050 136,模型系数t检验结果为16.805 28,显著性水平0.000通过t检验。