玉竹染色体的核型分析

对玉竹体细胞染色体计数，并对其核型进行分析。结果表明：玉竹的染色体数目为2n=20；核型公式为2n=2X=20=14m 6sm；染色体相对长度组成为2n=20=6L 6M2 2M1 6S。属于“2B”型。     

关于苏云金杆菌不同检测方法的探讨

生物杀虫剂苏云金杆菌（Bacillusthuringiensis，简称B．t）是一种细菌性微生物杀虫剂，属好气性芽孢杆菌群，对鳞翅目昆虫的幼虫、少数鞘翅目昆虫的成虫和幼虫及一些双翅目昆虫的幼虫有效。由于它安全、对环境友好的特点，其研究开发愈来愈受到农药公司、农业植保部门的重视。B．t制剂是目前生物农药研究领域中实现大规模产业化的一个主导产品，２０世纪九十年代初期，占全球杀虫剂市场份额的１％～２％，其中６０％用于防治蔬菜及园艺作物的鳞翅目害虫眼２演。国内B．t生产厂家数十家，剂型为可湿性粉剂和悬浮剂。在质量检测、应用方面…     

“鱼苗计数”欺骗了多少渔农

每年养鱼户都要根据自己的养殖需要购入鱼苗,鱼苗的计数是每年购买鱼苗过程中必做的一项工作。但是鱼苗细小又多,要做到鱼苗的准确计数很难。有些不法商贩和鱼苗繁殖场往往利用渔农的麻痹大意和这方面知识的欠缺,采用种种方法欺骗渔农,给养殖户带来了一定的经济损失,更重要的是影响了一年的养殖计划。     

基于OpenCV的桉树人工林林木株数识别与统计研究

在桉树短轮伐期工业用材林的伐区调查时,往往要估算整个采伐小班的林木株数。为了实现快速林木株数统计,提出一种基于无人机航拍影像与Open CV图像识别计数的处理方法,对航拍的林地影像进行灰度转化、二值化、形态学处理、连通区域分割计算等处理。最后基于二值图片,标记每株树木影像的质心编号,从而实现图像范围内的林木株数统计。结果表明,该方法可将每株树冠有效分离出来,成功解决了计数目标粘连现象对后续分析、测量产生干扰的问题,算法基于Python+Open CV平台,语言简便易行。经测试,识别准确率可达99%,是一种有效的林木株数计数方法。     

45阶Kirkman三连系的构造与计数

给出了边矩阵和完全三分图的定义,提出了利用边矩阵、完全三分图构造45阶Kirkman三连系的思路。介绍了不同构的45阶Kirkman三连系构造的全过程,讨论了45阶Kirkman三连系的计数。     

基于计算机视觉的规模化蛋鸡场产蛋计数方法

本文提出了一种基于计算机视觉和图象处理的规模化蛋鸡场产蛋量计数方法,通过分析摄像机获取的图像中鸡蛋和传送带背景信息来有效的检测鸡蛋个数.本方法经试验表明:鸡蛋计数的准确率为95%,并对统计鸡蛋枚数效率高,实用性强,克服了人工计数带来的不便,因而可以进行推广.     

数字图像处理技术在棒材计数中的应用

利用数码相机获取棒材端面的图像，通过对图像格式转化、灰度化处理得到灰度图像，再进行平滑处理抑制噪声、锐化处理突出目标、选择合适的闻值转换为二值图像，然后进行形态学腐蚀操作去掉棒材之间的粘连，最终得到分割效果较好的图像，为后续棒材的计数奠定了基础。     

基于无人机视频影像的油菜苗检测与计数

针对油菜生长早期传统人工苗情调查方法效率低、主观意识强,不能满足大面积或经常性高精度苗期调查作业需求的问题,该研究基于无人机影像及机器学习技术,提出一种油菜苗视频流检测模型及计数方法。通过对YOLO系列基础模型添加多头自注意力,用BasicRFB（basic receptive field block）模块替换原有的空间池化结构（spatial pyramid pooling-fast,SPPF）模块,并对Neck部分添加一维卷积及更换下采样方式等,进一步结合DeepSORT（deep simple online and real-time tracking）算法和越线计数技术实现对油菜苗的数量统计。算例测试结果表明,改进后YOLOv5s的交并比阈值0.50的平均精度均值达到93.1%,交并比阈值0.50～0.95的平均精度均值达到了67.5%,明显优于Faster R-CNN、SSD和YOLOX等其他经典目标检测算法,交并比阈值0.50的平均精度均值分别高出14.82、26.37和3.3个百分点,交并比阈值为0.50～0.95范围下的平均精度均值分别高出25.7、33.9和6.7个百分点。油菜苗计数试验结果表明,离线视频计数时,在合理的种植密度区间内,所提算法的油菜苗计数精度平均达到93.75%,计数效率为人工计数的9.54倍;在线实时计数时,在不同天气情况下,计数平台的油菜苗计数精度最大相差1.87个百分点,具有良好的泛化性,满足油菜苗计数实时性要求。     

薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置设计与试验

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...