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探讨饲养方式对城口山地鸡生长性能及部分肉质指标的影响,以期为选取城口山地鸡适宜的饲养方式提供理论依据.将600只体况相近的1日龄健康城口山地鸡(公母各半)作为试验鸡,随机分成两组,一组采用放养的饲养方式,另一组采用舍饲的饲养方式,每组设5个重复,各60只.饲喂至4月龄时,分别从每个重复中随机抽取6只(公母各半),每组共30只鸡(公母各半)进行屠宰,取肉样,测定并比较生长性能、物理性状和肉质营养成分等指标.结果表明:饲养方式对4月龄城口山地鸡生长性能和肌肉营养成分的影响无统计学意义(p0.05);物理性状方面,饲养方式对4月龄城口山地鸡公鸡胸肌pH值影响差异有统计学意义(p0.05),对公鸡胸、腿肌的L*值,a*值影响差异有统计学意义(p0.05),对其他性状影响差异无统计学意义(p0.05).饲养方式对4月龄城口山地鸡生长性能和肌肉营养成分的影响均无统计学意义,而根据舍饲效率更高、成本较低、便于管理的特点,笔者认为饲养城口山地鸡至4月龄时使用舍饲方式较适宜. 相似文献
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针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡,及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题,该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标检测方法YOLOv5s检测视频中的套袋葡萄,将检测阶段的NMS操作后置到追踪阶段,保留因遮挡而被过滤的果实检测框;其次在ByteTrack的基础上加入相机运动补偿和改进的卡尔曼滤波算法,以自动纠正果实预测框的位置并进行追踪;最后提出一种划线计数策略对套袋葡萄自动计数。试验结果表明,该方法的多目标追踪准确率、多目标追踪精度和ID调和平均数分别为64.6%、82.4%和80.8%,相比ByteTrack分别提高了1.7个百分点、1.0个百分点和4.1个百分点,平均计数精度达到82.8%。因此,基于自纠正NMS-ByteTrack的估产方法能有效解决套袋葡萄的追踪计数问题,实现对套袋葡萄更精确地估产。 相似文献
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基于半监督SPM-YOLOv5的套袋柑橘检测算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为解决柑橘经过套袋后其形状从圆形变为条状且纹理细节急剧减低,导致当前目标检测算法对套袋柑橘检测难度增大,同时目标检测算法性能依赖于有标记样本数量的问题。该研究设计了一种基于教师学生模型的SPM(Strip Pooling Module)-YOLOv5算法,在YOLOv5的骨干网络中加入条带注意力模块使模型更加关注条状的套袋柑橘与树枝,同时教师学生模型为半监督方法,使目标检测算法可利用无标记样本提升模型的性能,降低对有标记样本的依赖。试验结果表明,该文算法在套袋柑橘与树枝检测的平均精度均值分别为77.4%与53.5%,相比YOLOv5分别提升了7.5个百分点与7.6个百分点,套袋柑橘检测的精度与召回率达到94%与76.2%。因此,基于教师学生模型的SPM-YOLOv5算法精度高、速度快,能有效用于套袋柑橘检测。 相似文献
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目的 株高是农作物的重要农艺性状之一。导致株高变矮的原因很多,最受关注的是赤霉素(GA)和油菜素内酯(BR)对株高的影响,其调控机制的阐明对于植物科学基础研究及遗传育种研究均具有重要意义。方法 利用γ射线诱变水稻材料9311,获得一个矮化少蘖突变体,命名为dlt3 (dwarf and low-tillering 3),通过形态学调查手段分析dlt3突变体的株高、分蘖数、叶夹角、叶形态和结实率等性状,通过叶枕部位的伸直情况和α-淀粉酶活性检测分析其对外源BR和GA应答的敏感性,通过构建遗传群体和筛选分子标记对其进行基因定位,并利用基于iTRAQ的定量蛋白质组学技术分析dlt3突变体的蛋白质组表达谱。结果 表型分析显示dlt3突变体具有半矮化、少分蘖、叶夹角减小、叶表面皱褶、叶形变短变宽和结实率降低等多个突变表型;突变体对GA正常应答,而对BR处理表现为不应答。遗传分析显示dlt3突变因单个基因隐性突变导致;利用分子标记将dlt3基因定位在第6染色体标记RM2615和R6M14之间。定量蛋白质组学分析在dlt3突变体中鉴定到330个差异表达蛋白,包括222个上调和108个下调表达蛋白。其中,4个差异表达蛋白与BR信号途径直接相关;多个差异表达蛋白与水稻株高或生长发育调控直接相关;此外,多个差异表达蛋白,如丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶、Ca2+结合蛋白和锌指结构域蛋白等在dlt3突变体中大量富集。结论 dlt3是一个BR不敏感的矮化少蘖突变体,DLT3基因突变引起BR信号途径的异常,进而可能导致胞内蛋白磷酸化信号转导和转录激活途径受到广泛影响,从而引起植株生长发育等多方面性状异常。 相似文献
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