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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
于春涛 李金阳 石文强 亓立强 关哲允 张伟 张春宝
为构建田间杂交大豆胚轴颜色检测模型，以大田场景下的大豆植株为研究对象，利用自走式大豆表型信息采集平台获取图像数据并构建杂交大豆胚轴颜色数据集，使用不同目标检测模型（SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX和YOLOv7）对杂交大豆胚轴颜色数据集进行检测，将模型分数（F1）、平均精度均值（mAP）及检测速度3个指标用于评估不同模型在杂交大豆胚轴颜色检测中的性能。在YOLOv7网络中添加CARAFE特征上采样算子、SE注意力机制模块和WIoU位置损失函数，建立杂交大豆胚轴颜色检测模型YOLOv7-CSW，并利用改进模型对杂交大豆胚轴颜色数据集进行消融试验。结果表明：1)YOLOv7模型的F1(0.92)与mAP(94.3%)均显著高于其他模型；2)YOLOv7模型的检测速度为58帧/s，低于YOLOv5和YOLOX，检测速度可以满足田间实时检测任务需求；3)YOLOv7-CSW模型比YOLOv7模型的F1和mAP分别升高0.04和2.6%;4)YOLOv7-CSW模型比YOLOv7模型检测速度升高了5帧/s，可以实现杂交大豆胚轴颜色实时检测。综上，YOLOv7-CSW模型可以更好地获取胚轴颜色特征并准确地检测出目标位置，提高了复杂农田环境下的目标检测性能，能够实现田间杂交大豆胚轴颜色快速准确检测。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
杨玉花 雷阳 白志元 陈妍 张海平 张瑞军
【目的】了解杂交大豆品种间抗旱性差异，从而选育耐旱杂交大豆品种。【方法】以3个杂交大豆为试验材料，在生长间采用PEG-6000水培模式模拟大豆苗期干旱胁迫，测定干旱胁迫后苗期叶片叶绿素含量、光合生理指标、渗透调节物含量以及抗氧化酶活性等，研究3个杂交大豆对干旱胁迫的生理响应及抗旱性。【结果】利用3个不同浓度的PEG-6000溶液（5%、10%和20%）处理大豆苗期，结果随着PEG-6000溶液浓度不断增加，检测到3个杂交大豆的相关抗旱指标存在显著性差异。首先通过观察不同浓度处理后大豆苗期表型变化，发现随着PEG-6000溶液浓度增加，大豆幼苗生长受到抑制逐步显著。其次检测大豆幼苗的叶绿素含量，发现随着PEG-6000溶液浓度增加其含量均呈现上升趋势，最显著的是优势豆-A-5。接着测试大豆苗期光合生理指标，3个杂交大豆苗期叶片的净光合速率（P_(n)）、蒸腾速率（T_(r)）、胞间二氧化碳浓度（C_(i)）和气孔导度（G_(s)）变化趋势呈现显著差异。然后通过检测渗透调节物和抗氧化酶活性等物质，分析不同处理条件下，不同大豆品种对干旱胁迫响应情况，结果显示随着大豆幼苗可以通过渗透调节和启动抗氧化防御系统应对干旱胁迫，并且随着胁迫程度增加，各物质含量有显著变化，而且不同品种间也存显著差异。最后利用隶属函数值法综合分析得出3个杂交大豆的抗旱性强弱顺序为：优势豆-A-5>杂交豆6号>晋豆48。【结论】杂交大豆可以通过光合抑制、渗透调节以及抗氧化酶活性等途径共同作用响应干旱胁迫，本研究筛选的优势豆-A-5可作为抗旱杂交大豆在黄淮海地区推广示范，同时也为后期杂交大豆抗旱育种提供重要参考。
关键词：
杂交大豆 苗期 干旱胁迫 生理特性
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
白志元 杨玉花 张瑞军
为选育大豆强恢复系材料和探索培育育性稳定大豆杂交种的方法,采用14个代表性材料包括6个三系大豆杂交组合、2个不育系、2个保持系和4个恢复系,设置苗期短光照(SL)和正常光照(NL)处理,分析在2个光照处理下杂交大豆及亲本育性相关指标。结果表明,不育系、保持系和恢复系的育性都高度稳定,不受苗期短光照的影响。不同杂交组合的育性出现显著差异,以‘SXTH 3’、‘SXTH 5’和‘SXTH 21’恢复系配制的4个杂交组合育性受苗期SL处理的影响较大,SL处理后植株几乎不结荚,表现出不育,杂交组合育性不稳定,‘SXTH 3’、‘SXTH 5’和‘SXTH 21’为弱恢复系;以‘SXTH 40’恢复系配制的2个杂交组合育性受苗期SL处理的影响较小,SL处理后植株仍能正常结实,表现可育,杂交组合育性稳定,‘SXTH 40’为强恢复系。花粉可育率与单株荚数、单株粒数均呈极显著正相关。苗期短光照处理与花粉可育率检测相结合的方法,有利于选育出强恢复系及育性稳定的大豆杂交种。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
化春键 黄宇峰 蒋毅 俞建峰 陈莹
[目的] 为了在田间环境下准确检测食用玫瑰的成熟度，针对由于光照、遮挡等因素造成识别精度较差问题，提出了一种基于YOLOv7的改进模型，对食用玫瑰的3个生长状态进行检测识别。[方法]在YOLOv7主干网络中结合SCConv对高效聚合模块ELAN进行改进，压缩冗余特征，提高检测性能；引入CARAFE轻量级上采样算子对常规的上采样方法进行优化，提高特征重组质量，更好聚合上下文特征信息；在模型中融入SimAM注意力机制，使模型更好地关注检测目标，改善玫瑰漏检误检现象。[结果] 结果显示，改进后的模型平均精度值达到91.7%，相比于YOLOv7模型平均精度值提升了3.6%，对花蕾期、采摘期和败花期的检测精度达到96.1%、96.0%和83.1%，较原模型分别提高了3.7%、2.0%、5.3%，改进后的模型相较于主流目标检测模型总体精度更高。[结论]本研究可为非结构环境下的食用玫瑰花期检测提供了更加准确的方法。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
吴兰兰 徐恺 熊利荣
提出了基于视觉注意模型的苗期油菜/杂草图像检测方法。针对苗期油菜大田环境,获取油菜/杂草RGB原始图像。根据原始图像颜色分布特点改进Itti模型,生成系列特征显著图,结合区域生长算法分割出感兴趣区域。针对该区域提取形状和纹理特征参数作为支持向量机输入量,判别出所有油菜区域,最后融合原始图像和油菜区域获取最终株间杂草区域。结果表明:与局部迭代阈值法和最大类间方差法相比,本研究提出的图像分割方法更优,正确分割目标概率、错误分割目标概率及漏分割目标概率分别为92.46%、3.26%及7.54%;针对形状、纹理、
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
唐伯青 赵大勇 熊锋 李德强
[目的] 识别作物和杂草是农业智能化中自动除草的关键步骤之一。本文旨在解决作物与杂草识别精度低、检测模型实时性和鲁棒性差等问题。以叶年龄处于3～8叶期的玉米及其伴生杂草为研究对象，提出一种高效准确的玉米苗与杂草的检测方法。[方法] 该方法以实时目标检测视觉自注意力模型为基础框架，用小尺度卷积等效替代大尺度深度卷积的思想，以较小的精度损失降低推理耗时。引入一种包含上下文信息的自顶向下注意力机制强化模型对小目标的检测效果。应用组合图像增强策略，提升模型精度与泛化能力。[结果] 改进后模型的平均检测精度为90.11%，推理阶段单张图片耗时33.67 ms，模型参数量44.86 MB。改进后的模型比主流目标检测模型总体精度更高，且推理速度处于前列。[结论] 所提方法对于玉米苗与伴生杂草的整体检测性能优秀，能够提高杂草识别的准确性和效率。
[期刊] 海洋渔业
[作者]
张佳泽 张胜茂 樊伟 唐峰华 杨胜龙 孙永文 王书献 刘洋 朱文斌
为解决目前日本鳀限额捕捞与分类统计不准确的问题，本文提出一种改进YOLOv5的识别算法。该方法将SENet注意力机制引入到YOLOv5主干网络结构中，通过融合捕捞作业不同时期的目标信息并降低复杂背景的干扰，以提高模型检测精度和实时检测效率。采用实际拍摄的日本鳀作业视频，将视频转化为图片格式实现前期标注和处理，对获得的5550幅图像按照8:1:1划分训练集、验证集和测试集，并设置对照实验，将YOLOv5主干网络替换为MobileNetV2，并引进SENet注意力机制，分别通过四种模型进行对比，结果表明，该识别算法获得平均精度均值(mAP)为99.4%、精度为98.9%、召回率为99.1%，相比原模型分别提高了2.5%、3.7%和2.9%。研究结果可以为日本鳀围网作业的目标识别提供新的思路，同时也为渔获作业统计提供了一种辅助手段。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁慧珍 余永亮 杨红旗 张海洋 董薇 崔暐文 巩鹏涛 方宣钧
【目的】研究幼苗期大豆根系性状的遗传规律并进行QTL定位,推进大豆品种选育进程。【方法】以栽培大豆晋豆23为母本,半野生大豆灰布支黑豆(ZDD2315)为父本及其所衍生的447个RIL作为供试群体,取亲本及447个家系各30粒种子,用灭菌纸包裹后分别于2013年5月27日、6月28日放置在清水培育,每组试验设置3次重复,环境温度20—28℃,幼苗长到V2期,分别于2013年6月8日、7月8日对幼苗期相关根部性状数据进行测量。采用主基因+多基因混合遗传分离分析法和复合区间作图法,对大豆幼苗期根系性状进行遗传分析和QTL定位。定位所用图谱全长2 047.6 cM,包括27个连锁群,232个标记位点...
关键词：
大豆 根系性状 幼苗期 遗传 QTL
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
贾岚 徐雪环 罗德弢 胡梦蝶 邓钦文 高文新 蒲海波
[目的]为了克服作物害虫在不同生长阶段的形态差异对模型检测造成的负面影响，本文提出了一种基于改进YOLOv7-tiny的跨阶段作物害虫检测模型CrossStage-YOLO。[方法]在YOLOv7-tiny的主干网络中结合重新构建的ELAN-D模块，实现降低计算内存消耗的同时提高特征提取速度；引入感受野增强模块（RFE），提升模型对害虫特征和位置的感知能力；嵌入BiFormer注意力机制，提高模型对害虫头部、触须等细微特征的敏感度。[结果]试验结果显示，CrossStage-YOLO的平均精度均值为88.6%，相对于原始模型提升了3%；对成虫和幼虫检测的平均精度均值分别达到90.8%和81.1%，较原始模型分别提升了3.3%和2%；并且模型以6.79M的低参数量实现了0.043秒的单张图片检测时间，综合性能优于主流目标检测模型。[结论]本文提出的CrossStage-YOLO模型能够有效提升作物害虫不同生长阶段的检测准确率，为作物害虫检测的自动化诊断提供了可靠的技术支持。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
丁幼春 陈红
为了采用机器视觉对竹片自动识别与颜色分选,研究了一种基于竹片图像颜色特征与纹路特征和Bayes分类器的颜色分类方法。首先,对灰度图像采用Canny算子进行边缘检测,再利用Hough变换对竹片进行边缘定位,并对倾斜竹片实施旋转校正,以确定待检测竹片在图像中的具体位置。根据竹片的位置提取竹片区域平均颜色特征及纹路特征,将其作为样本的属性特征,采用Bayes训练的颜色等级作为输出,建立特征参数与颜色等级之间的Bayes分类器,上位机获得分级信号后经串口通过下位机实现竹片的自动分级。试验结果表明,该方法对竹片颜色检测准确率达到91.7%,可为竹制品行业的竹片颜色自动在线检测提供理论依据。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
於丙军 李锁娜 刘友良
选取耐盐性不同的栽培和野生大豆的代表品种或种群Lee6 8、BB5 2 (耐盐性较强 ) ,苏协 1号、N2 32 32 (耐盐性较弱 ) ,从盐害离子效应方面 ,比较了轻度 (- 0 5 5MPa)和重度 (- 1 10MPa)等渗胁迫下 ,Na+ 、Cl-及NaCl对幼苗生长、叶片电解质渗漏率、叶绿素和类胡萝卜素含量等的影响 ,并讨论了大豆盐害的离子效应。结果表明 ,在幼苗期 ,相同渗透势的轻度和重度Na+ 、Cl-及NaCl处理 ,对供试各材料幼苗株高、根鲜重和体积及叶片电导率等均产生影响 ,但Na+ 和Cl-处理间无显著差异 ,NaCl处理表现增强效应。这说明Na+ 、Cl-都是构成...
[期刊] 海洋渔业
[作者]
张佳泽 张胜茂 樊伟 唐峰华 杨胜龙 孙永文 王书献 刘洋 朱文斌
为解决目前鳀(Engraulis japonicus)限额捕捞与分类统计不准确的问题，提出一种改进YOLOv5的识别算法。该方法将SENet注意力机制引入到YOLOv5主干网络结构中，通过融合捕捞作业不同时期的目标信息并降低复杂背景的干扰，以提高模型检测精度和实时检测效率。采用实际拍摄的鳀作业视频，将视频转化为图片格式实现前期标注和处理，对获得的5 550幅图像按照8∶1∶1划分训练集、验证集和测试集，设置对照实验，将YOLOv5主干网络替换为MobileNetV2,并引进SENet注意力机制，分别通过4种模型进行对比，结果表明，该识别算法获得平均精度均值(mAP)为99.4%、精度为98.9%、召回率为99.1%,相比原模型分别提高了2.5%、3.7%和2.9%。研究结果可以为鳀围网作业的目标识别提供新的思路，同时也为渔获作业统计提供了一种辅助手段。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
罗玲 于晓波 万燕 蒋涛 杜俊波 邹俊林 杨文钰 刘卫国
【目的】从内源赤霉素代谢角度,阐明玉米大豆套作环境下,大豆苗期茎秆发生藤蔓化倒伏的原因。【方法】在大豆单作和玉米大豆套作两种种植方式下,以耐荫抗倒型大豆南豆12和不耐荫抗倒型大豆南032-4为试验材料,采用石蜡切片、液相色谱质谱联用、SYBR?GreenⅡ荧光定量PCR等方法,对茎秆形态、解剖结构、赤霉素含量、赤霉素代谢相关基因表达等进行测定和分析。【结果】与大豆单作相比,玉米大豆套作下,由于受玉米荫蔽的影响,南豆12和南032-4两个大豆材料苗期均出现典型的避荫性反应,即主茎节数减少,节间长和株高显著增加,苗期出现藤蔓化和倒伏,但两大豆材料间反应程度不同,差异极显著。与南032-4比,南豆1...
关键词：
大豆 套作 苗期倒伏 茎秆 内源赤霉素
[期刊] 中国农业科学
[作者]
武晓玲 梁海媛 杨峰 刘卫国 佘跃辉 杨文钰
【目的】探讨不同基因型大豆苗期的耐荫性,筛选出苗期耐荫性快速鉴定指标,为耐荫大豆品种的鉴定、选育提供依据和材料基础。【方法】通过设置正常光照(1 000μmol·m-2·s-2)和弱光(400μmol·m-2·s-2)两种光照环境,在植株生长到20 d时,考察19个参试大豆材料苗期的24个形态、生物量及生理指标,包括株高(plant height,PH)、茎粗(stem diameter,SD)、主茎节数(nodes of main stem,HN)、下胚轴长(hypocotyl length,HL)、叶面积(leaf area,LA)、叶片厚度(leaf thickness,LT)等形态指标...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
关海鸥 李佳朋 马晓丹 杜松怀 焦峰
【目的】针对寒地大豆发生缺素症状时冠层颜色变化复杂性，建立基于冠层图像颜色特征的大豆缺素症状识别新方法。【方法】采用无土盆栽试验，以垦农１８为供试大豆品种，设计缺氮、缺磷、缺钾３种营养状况，采集大豆缺素症状的冠层图像样本，利用图像灰度直方图结合主成分分析方法，提取大豆冠层图像的红光值Ｒ、绿光值Ｇ、蓝光值Ｂ，计算最佳颜色特征蓝光标准化值Ｂ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）和绿光标准化值Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ），将其作为正则化模糊神经网络输入向量，并利用实数编码的遗传算法改进传统梯度下降学习算法，将其作为模糊神经网络的学习方法，同时应用传统梯度下降算法和改进梯度下降算法训练神经网络参数并比较。【结果】应用遗传计算改进的梯．．．
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