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[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 林业科学
[作者]
吴福明 宋智豪 王超 符利勇 业巧林
【目的】提出一种基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强（SMA）方法，以解决因林火样本数据难以获取、各类别分布不均衡、场景表达能力不充分等导致林火检测效果不佳的问题。【方法】以河北省张家口市崇礼区采集的无人机林火图像为研究对象：1）对无人机视频进行预处理，构建原始数据集；2）采用类别统计、标注框中心化等方法分析数据存在的问题，如小目标居多、类别分布不均衡和标注框尺寸分散等；3）针对类别分布失衡问题，引入自适应参数，实现样本动态调整；4）为保证信息跨样本融合的有效性，提出新的参数指标IOA作为判定阈值，并给出合理参考值；5）设计12组消融试验，以无人机采集数据为样本，根据控制变量原则，对比原始数据、随机数据增强、马赛克数据增强和SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4主流算法中的林火检测结果；6）以MAP（平均查准率）为指标，评估不同数据增强方法在同一算法中的效果。【结果】消融试验结果显示，SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4算法中MAP分别为48.16%、82.02%、67.79%，相比原始数据分别提升12.14%、11.50%、36.83%，相比随机数据增强分别提升11.95%、4.86%、16.33%，相比马赛克数据增强分别提升1.06%、18.24%、1.79%。【结论】现有数据增强方法未能充分利用林火数据中蕴涵的信息，SMA方法引入自适应参数可解决样本分布不均衡问题，IOA指标引入能够实现数据跨样本融合。SMA方法在SSD、YOLOv3和YOLOv4算法中MAP相较传统方法均有提升，表现出对林火数据检测的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
孙博文 张鹏 成茗宇 李新童 李祺
网络空间面临的恶意代码威胁日益严峻,传统恶意代码检测方法在恶意代码攻防对抗中逐渐暴露弊端。针对此现状,该文提出了基于代码灰度化图像增强的恶意代码检测方法,使用恶意代码ASCII字符信息和PE结构信息对传统恶意代码灰度化图像方法进行改进,构建RGB三维图像作为原始数据输入到检测算法,并使用一种带有空间金字塔池化结构的VGG16神经网络模型对恶意代码图像进行训练和预测。该文还提出了一种基于多标注归一化表示的方法来提高样本标签的可靠性,实验结果表明:该方案可以有效应对加壳、混淆等对抗手段,对新型恶意代码具有良好的检测效果。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
仝美涵 康程程
反洗钱（Anti-Money Laundering,AML）旨在从海量支付交易中识别非法洗钱活动，是打击金融犯罪的关键防线。当前的反洗钱检测方法和模型存在一定的局限性，包括高昂的人力成本、适应新场景的能力不足以及处理复杂数据时准确度不高的问题。为解决这些问题，提出了一种基于数据增强的深度学习反洗钱智能检测模型。该模型通过深度学习技术自主提取特征，避免了对专家规则和手动特征总结的过度依赖。在此基础上，该模型还引入了数据增强技术，通过扩展训练数据集提高模型在各种场景和变化中的适应性，使其具备更高的可迁移性、泛化性和鲁棒性。在实际交易数据集上的实验表明，所提模型在准确率、召回率和AUC值上都优于已有的反洗钱模型，证明所提模型的先进性和有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
余霞 缪亦涵 张栩嘉 张子夫
依托本科生科研课堂实验课程研究成果，报告了一种基于波导增强的拉曼探头的食用油检测实验方案。在科研课堂教学研讨过程中，首先对拉曼信号的产生和波导增强的理论模型进行了深入的仿真和分析，然后结合食用油智能分类的具体应用场景，引入了PCA-UVE-ELM算法，实现了对不同拉曼信号的增强和分类，且该算法具有良好的可扩展性。本实验课程还对实验方法、实验步骤进行了改进设计，旨在提高学生的科研兴趣，培养他们的创新思维和钻研精神。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
殷晓康 邓承杰 尚亚期 朱鹏飞
针对现有无损检测教学中非金属实验缺失问题,以玻璃纤维增强材料板材缺陷检测为典型应用场景,开发了基于STM32的玻纤增强复合材料(GFRP)缺陷无损检测与成像系统。系统由无损检测仪、共面电容探头和Web服务器三部分组成。检测仪利用电容成像方法检出缺陷,以特征幅值和相位实时表征缺陷状态,并通过Wi-Fi实现与服务器的数据交互。缺陷二维与三维成像图形及原始数据可经网页访问远程获取。测试结果表明,系统可对GFRP板材缺陷进行快速检测,独立的功能模块提高了系统的拓展性,有助于学生进行创新设计与二次开发,兼具实验教学与现场应用价值。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
耿果霞 余永涛 李蓉 王岚峰 刘志滨 赵兴华 王建华
毒鼠强是剧毒鼠药,其毒性大约是氟乙酰胺的3~30倍,氰化钾的100倍。毒鼠强的滥用严重威胁着人们的生命和健康,其检测对确定人或动物的中毒原因及中毒抢救等具有十分重要的意义。文章对疑为毒鼠强中毒时样品的采集和处理以及毒鼠强的检测方法进行了阐述。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
仝召茂 陈学海 马志艳 杨光友 张灿
针对夜间场景下苹果识别率低、实时性差的问题，提出了一种融合图像增强和迁移学习的YOLOv8n夜间苹果检测方法。首先，在YOLOv8n前端嵌入Zero-DCE模块增强夜间图像，更清晰地呈现苹果的轮廓和细节，降低夜间苹果图像的识别难度；其次，使用SPD-Conv进行下采样，增强模型细粒度特征的提取能力；在此基础上，针对夜间苹果数据集样本量少的问题，采用迁移学习训练策略，选取含有苹果类别的MS COCO数据集作为源域数据集，对于夜间场景下的目标域数据集，利用Zero-DCE增加其与日间苹果图像的相似度并在源域模型上微调目标域模型。基于上述方法，在夜间苹果图像数据集上进行了试验，结果显示，所提方法的模型的精确率P为97.0%、召回率R为93.4%、平均精度均值mAP0.5:0.95为74.6%，较YOLOv8n原始模型分别提升2.3、1.9和4.3百分点，同时该模型的FPS为22帧/s，可以满足实时性要求。消融试验显示，图像增强与迁移学习结合使用的效果超过两者单独使用时的效果之和。研究表明，改进后的模型在处理重叠、遮挡、绿果和光线过暗等复杂情形时都比原始模型表现更优，具有良好的鲁棒性。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
肖正国 张常印 李超美 朱柄桂 孙智锋
用两株抗兔出血症病毒(RHDV)的单克隆抗体(McAb)混合包板,再以其中一株进行辣根过氧化物酶(HRP)标记,建立了检测 RHDV 的单抗夹心 ELISA 法。用本法和血凝(HA)试验检测51只实验感染致死兔的背肌、腿肌、淋巴结、脊髓和骨髓等5种组织中的 RHDV。结果以骨髓中 RHDV 含量最高,且较稳定,OD 值集中在1.2～1.6范围内;淋巴结次之,但 OD 值分散;肌肉和脊髓的 OD 值和检出率均较低。ELISA 的检出率显著高于HA,二者符合率很低,尤其是脊髓和淋巴结。有些样品的 OD 值很高,而 HA 却为阴性。骨髓是胴体检测 RHDV的最佳材料。经测定,本法的工作浓度为1∶20...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
郭抗抗 邓力 井勇 张彦明 王晶钰 宁蓬勃
【目的】建立猪瘟病毒强毒株和兔化弱毒疫苗株的RT-PCR快速鉴别检测方法。【方法】根据Gen-Bank中36株猪瘟病毒(CSFV)强毒株和兔化弱毒疫苗株的基因序列,分别设计了针对CSFV强毒和兔化弱毒疫苗株的特异性引物,建立了一种能区分CSFV强毒和兔化弱毒疫苗株的RT-PCR检测方法。【结果】建立的RT-PCR检测方法可以从CSFV强毒株和兔化弱毒疫苗株中分别扩增出大小为187和492 bp的特异性片段,对猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)、猪圆环病毒2型(PCV2)和猪传染性胃肠炎病毒(TGEV)等猪源性病毒的检测结果均为阴性,说明该方法具有较好的特异性。对10份疑似猪瘟临床样品进行检测...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
黄贲 康飞 唐玉
裂缝是大坝最常见的损伤之一,可反映大坝的受力状态和安全性。针对混凝土坝裂缝传统检测算法速度慢、精度低、泛化性能不足等问题,该文基于目标检测神经网络YOLOX(you only look once x)深度学习目标检测算法,提出一种混凝土坝表观裂缝实时检测方法(YOLOX-dam crack detection, YOLOX-DCD)。该方法对YOLOX目标检测神经网络进行改进,首先在网络结构中加入卷积注意力机制,使网络更关注裂缝特征,提高检测效果;其次引入完全交并比(complete intersection over union, CIo U)作为目标定位损失函数;最后在自制的混凝土坝裂缝数据集上进行实验评估,并与现有的多种目标检测神经网络进行对比。结果表明:该文所提方法具有速度快、精度高、参数少的特点,且明显优于经典目标检测算法。因此,该文所提方法能满足混凝土坝裂缝检测高效、精确、实时的要求,可为混凝土坝裂缝检测提供技术支持。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王石 程劼 苏晓鸥
【目的】香兰素(3-甲氧基-4-羟基苯甲醛)是一种婴幼儿配方食品中常用的食品添加剂,因具有浓郁奶香被广泛使用,但过量使用香兰素会引起婴儿肝肾损伤。目前,国家尚未出台相关检测标准,现场检测手段相对缺乏,建立婴幼儿配方奶粉中香兰素检测方法特别是现场快速检测方法迫在眉睫。本文建立了基于纳米金粒子的表面增强拉曼光谱对较大婴幼儿配方奶粉中香兰素的速测方法,为政府监管提供技术支撑。【方法】本文主要从样品前处理方法优化,增强基底的制备以及上机参数的选择3方面进行研究。比较不同萃取溶剂对香兰素提取效率的影响,确立较佳的样品前处理方法;研究不同粒径的纳米金胶溶液对香兰素的表面增强拉曼光谱信号强度的影响,确定较佳...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
周智君 陈军 俞远京 肖献忠
根据GenBank登录的兔出血症病毒的VP60基因序列,设计了2对引物,建立了检测兔出血症病毒的套式PCR检测方法.先用外引物扩增一段389bp的DNA片断,继而用内引物以扩增产物为模板进行第2次扩增(即套式PCR),以提高结果的准确性,避免一次性PCR的假阳性结果.用该方法对12份RHD样本进行检测,检出率为100%.
关键词：
兔出血症病毒 套式PCR VP60基因
[期刊] 海洋渔业
[作者]
陈子文 李卓璐 杨志鹏 何佳琦 曹立杰 蔡克卫 王其华
为解决传统人工计数存在效率低、成本高、对虾有损伤等问题，本文提出一种基于YOLOv5框架的养殖虾目标检测方法。利用高清摄像机采集高分辨率虾的图像数据样本，并针对高分辨率图像训练集设计自适应图片裁切预处理算法，通过将训练集进行自适应裁切，扩增训练数据量，减少原始图像训练过程中细节特征损失，提升目标检测准确度。实验结果表明：本文所提方法可以实现少量高分辨率图像下养殖虾的准确识别与计数，采用该算法对图像样本进行预处理，相比于原始数据集训练所得检测模型，在相同运算硬件条件下，具有更高的检测准确率，识别准确率为92.55%，召回率为98.78%，平均精度均值为97.5%。
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