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101.
针对小麦高速播种作业过程中高频排种种子流精准检测困难的问题,该研究设计了一套薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置。基于将高通量变为低通量多通道并行同步检测的思路,设计了种子流分流结构。根据小麦种子物理特性,在已有传感原理的基础上,提出了一种“LED灯珠+窄缝”产生薄面光层,结合凸透镜折射原理扩大有效检测面积的方法,通过光路分析和窄缝尺寸分析确定了凸透镜焦距、薄面LED窄缝尺寸及传感元器件关键参数。利用多通道并行检测传感原理,设计了多路信号同步采集系统。为提升检测准确率,建立检测准确率-排种频率之间的关系,通过分析检测装置的误差规律,构建了准确率补偿模型。台架试验表明:排种器转速在80~180 r/min时,田间正常排种频率范围为52.10~321.55Hz,检测准确率均高于96.68%。田间播种试验表明:在2~9km/h的小麦播种机作业速度下,田间排种频率为67.65~323.95Hz,检测装置检测准确率高于95.28%。检测装置能够检测排种器的排种频率、各通道排种量、排种总量。正常田间小麦播种作业中机械振动、强光照和土壤粉尘对检测装置没有明显影响。该检测装置可为小麦高速播种作业中... 相似文献
102.
Here we report the adaptation optimization of an efficient accurate inexpensive assay that employs custom-designed silicon-based optical thin-film biosensor chips to detect unique transgenes in genetically modified 《分子植物育种》2007,5(2):241-241
Here we report the adaptation and optimization of an efficient, accurate and inexpensive assay that employs custom-designed silicon-based optical thin-film biosensor chips to detect unique transgenes in genetically modified (GM) crops and SN-P markers in model plant genomes. Briefly, aldehyde-attached sequence-specific singlestranded oligonucleotide probes are arrayed and covalently attached to a hydrazine-derivatized biosensor chip surface. Unique DNA sequences (or genes) are detected by hybridizing biotinylated PCR amplicons of the DNA sequences to probes on the chip surface. In the SN-P assay, target sequences (PCR amplicons) are hybridized in the presence of a mixture of biotinylated detector probes and a thermostable DNA ligase. Only perfect matches between the probe and target sequences, but not those with even a single nucleotide mismatch, can be covalently fixed on the chip surface. In both cases, the presence of specific target sequences is siL, nified by a color change on the chip surface (gold to blue/purple) after brief incubation with an anti-biotin IgG horseradish peroxidase (HRP) to generate a precipitable product from an HRP substrate. 相似文献
103.
棉花SSR多重PCR技术的初步研究和利用 总被引:3,自引:0,他引:3
简单重复序列(simple sequences repeat,SSR)具有数量丰富、高度多态、共显性等优点,是一种极具实用价值的标记,目前已成为研究种质资源遗传多样性、基因组作图的首选标记.SSR多重PCR扩增法可同时完成多个标记检测,具有高效、经济、快捷的特点,并保持了单一SSR引物扩增的高度敏感性和准确性.本文选取6对SSR引物,配成三组SSR两重PCR反应,并设置五种不同反应体系以探索PCR反应体系对其影响,以单一引物PCR扩增为对照,对用于构建亚洲棉(Gossypium arboreum)遗传图谱所用的亲本、F1及F2群体单株的DNA模板进行多重PCR探索、分析;另外,在扩增产物的电泳检测时,结合银染技术,试验了单一引物PCR扩增产物在同一泳道同时上样和先后分时上样的两重检测的方法,以期对这种方法进行多态性位点检测的效果进行评价.结果表明,即使采用与单一引物PCR相同的反应体系,两重PCR扩增也可获得与之相同的多态性产物;而两重检测法的结果亦显示出与相应的单引物检测到的相应的多态性位点,能准确反映单引物所能达到的检测效果,因而为SSR的多重PCR和扩增后多重检测的技术在高效的遗传图谱构建工作中进一步应用提供实验依据. 相似文献
104.
数字PCR技术在动物疫病检测中的应用 《畜牧与饲料科学》2021,42(6):124-128
为了支持动物疫病流行地区的控制及消除计划,以及在动物疫病非流行地区进行有效筛查,必须使用更加准确灵敏的诊断手段。数字PCR可实现绝对定量及痕量核酸的检测,与传统检测方法相比具有不依赖参考物或标准品、对抑制剂具有较高耐受性、灵敏度和精准度更高的优点。数字PCR作为一种定量分析的核酸检测新方法,在动物疫病检测中得到了应用,围绕数字PCR技术的原理、应用、存在的问题及发展趋势等进行综述及分析,为数字PCR在动物疫病检测中的进一步应用提供参考。 相似文献
105.
采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标 总被引:5,自引:4,他引:1
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。 相似文献
106.
基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus(高斯基)模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本(10∶1)的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。 相似文献
107.
基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法 总被引:2,自引:2,他引:0
快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892~0.913和28.01%~31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。 相似文献
108.
改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对加载预训练模型的传统SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型不能更改网络结构,设备内存资源有限时便无法使用,该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法。首先,建立灵武长枣目标检测数据集。其次,以提出的改进DenseNet网络为主干网络,并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层,同时结合多级融合结构,得到改进SSD模型。然后,通过对比试验证明改进DenseNet网络和改进SSD模型的有效性。在灵武长枣数据集上的试验结果表明,不加载预训练模型的情况下,改进SSD模型的平均准确率(mAP,mean Average Precision)为96.60%,检测速度为28.05帧/s,参数量为1.99×106,比SSD模型和SSD模型(预训练)的mAP分别高出2.02个百分点和0.05个百分点,网络结构参数量比SSD模型少11.14×106,满足轻量化网络的要求。即使在不加载预训练模型的情况下,改进SSD模型也能够很好地完成灵武长枣图像的目标检测任务,研究结果也可为其他无法加载预训练模型的目标检测任务提供新方法和新思路。 相似文献
109.
为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。 相似文献
110.
基于深度学习的玉米拔节期冠层识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。 相似文献