通过储粮害虫声信号判断害虫活动情况对安全储粮意义重大。本研究采集了2种储粮害虫的活动声信号,首先提取声信号梅尔倒谱系数(MFCC)特征,然后以特征数据建立高斯混合模型(GMM),最后使用聚类方法对2种储粮害虫的4种活动声信号进行识别,识别率均达到80%以上。本研究验证了声检测法识别储粮害虫的可行性和有效性,具有较大的实际应用价值。

利用快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法,对混有高斯噪声的2种储粮害虫玉米象Sitophilus zeamais和赤拟谷盗Tribolium castaneum的活动声信号进行去噪,并使用Fast ICA算法识别和分离了2种储粮害虫爬行与翻身的4种活动声信号,证明了使用Fast ICA算法识别混合信号中每种害虫声信号的有效性和准确性。

采集不同温度下玉米象(Sitophilus zeamais)成虫在小麦、玉米和米象(Sitophilus oryzae)幼虫在薏米中活动的声信号进行小波包分解,并提取分解节点的能量、能量比、能量熵均值3个特征进行分析。结果表明:相同温度下玉米象在小麦、玉米中活动声信号的节点能量和节点能量比有差异,能得到2类信号差异的频段;2类信号的能量熵均值差别较大,并可发现小麦和玉米不同储粮中玉米象活动声信号能量熵均值的统计规律;不同温度下米象幼虫在薏米中活动声信号节点能量均值、节点能量比均值和能量熵均值皆存在差异;不同温度和不同种类粮食均会影响储粮害虫活动声信号,其活动声在小波包分解特征中差异显著。

分别采集米象Sitophilus oryzae(L.)成虫、玉米象Sitophilus zeamais(Motschnlsky)成虫和米象幼虫在小麦、玉米、薏米中的活动声信号,并对其功率谱特征进行分析。结果表明:27℃时,小麦中米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为172.3、409.1、1 077.0Hz,小麦中玉米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为193.8、430.7、990.5Hz,玉米中玉米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为236.9Hz和1 012.0Hz,薏米中米象幼虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为344.5Hz和990.5Hz。通过分析不同温度下储粮害虫活动声信号的特征,发...

为一步提升我国储粮害虫快速、准确鉴定能力,采用微软产品技术解决方案,应用SQL SERVER 2008数据库和C#编程语言,研制了中国储粮害虫DNA条形码鉴定系统(Grain Pests DNA Barcode Identification System,GPDBIS)。GPDBIS收集了我国将近40种储粮昆虫及仓储螨类的基础信息和mtDNACOⅠ条形码信息,提供了基于DNA条形码的相似度比对鉴定功能和系统发育树分析鉴定功能、基础信息查询及管理功能。GPDBIS初步应用效果显示,该系统界面友好、功能稳定,

【目的】通过研究虫生真菌对黄粉虫不同虫态的生防效果,以期为储粮害虫的生物防治提供参考。【方法】在实验室模拟干燥的储粮环境,测定了4种虫生真菌菌株(金龟子绿僵菌MAX-2、玫烟色棒束孢IFK-20、球孢白僵菌BBL-3、蝉棒束孢ICG-1)对黄粉虫3种不同虫态(8龄幼虫、蛹、刚羽化的成虫)的生防效果。【结果】在模拟储粮环境中,BBL-3对3种虫态的毒力都较低,说明该菌株不适宜在干燥条件下发挥作用;MAX-2对幼虫和成虫的毒力都最高,IFK-20其次;孢子悬液处理蛹,ICG-1致死速度最快,其次为MAX-2与

选用水菖蒲(Acorus calamusL.)根茎无水乙醇提取物测定了其对4种储粮害虫赤拟谷盗(Triboli-um castaneum)、杂拟谷盗(Tribolium confusum)、锯谷盗(Oryzaephilus surinamensis)、长角扁谷盗(Cryptolestespusillus)的触杀和驱避作用。结果表明,水菖蒲无水乙醇的提取物对长角扁谷盗和锯谷盗具有很强的触杀作用,尤其对长角扁谷盗,0.08 mg/cm2的剂量处理4 d后的校正死亡率仍达100%;其驱避作用亦很显著,0.63mg/cm2剂量处理60 h后平均驱避等级均达到V级,平均驱避率分别为99.77%、99.5...

声音监测作为一种简单、实用、有效的害虫监测预报手段,正日益受到重视。其原理是将采集到的声音信号变成电信号,对其进行放大处理,通过电子过滤器纯化、提取出昆虫发出的声音,根据声音频率、信号脉冲值的特征值确定昆虫的种类和数量。昆虫通过2种途径发出声音,一种是其发声器自身发出的声音,另一种是其取食、运动、通讯时与外界介质摩擦产生的声音。目前对声音监测技术的研究主要是针对不同类群昆虫发声器所发出声音的研究,包括对农产品害虫和非农产品害虫(如森林害虫、地下害虫)的研究。而对昆虫摩擦发声的研究较少,不仅因为各种噪声(传感器噪声、环境噪声、信号噪声等)的干扰,更因为这种声音极易被模拟,当同一木段内有不同种害虫...

为提高柑橘害虫识别精准度和防治效果，本研究构建包含10类对柑橘危害程度较重的害虫图像数据集，基于神经网络MobileNetV2与注意力机制ECA开发轻量化且高识别精度的ECA＿MobileNetV2模型，并基于该模型开发一款边缘计算App。将ECA注意力机制嵌入MobileNetV2网络的反残差结构尾部，以增强原网络的跨通道信息交互能力，提升原网络的特征提取能力。测试结果显示，ECA＿MobileNetV2模型对柑橘害虫的分类准确率达到93.63%，相比于MobileNetV2、GoogLeNet和ResNet18模型分别提高了1.68、1.44和2.40个百分点，而模型参数量、浮点运算数和模型大小分别为3.50×10~6、328.06×10~6和8.72 MB，复杂度仅略高于MobileNetV2，可以在手机上以边缘计算的形式运行。研究结果表明，本研究开发的智能识别工具能够对不同种类的柑橘害虫进行快速、有效的分类识别。

【目的】在农业害虫测报中,常常需要从大量的昆虫中识别出几种重要的测报害虫。目前基于图像的农业害虫识别研究,大部分是在有限种类有限样本量基础上进行的农业害虫识别。本研究为了从大量的水稻昆虫图像中识别出9种水稻测报害虫,尝试提出了一种基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法。【方法】首先,为了获得最优的农业害虫识别模型,将所有图像进行旋转使昆虫头朝上,按照1﹕2长宽比裁剪图像,使昆虫居中并占据图像大部分区域,将图像进行等比例缩放至统一尺寸48×96像素。提取所有昆虫的HSV颜色特征、局部特征中的HOG特征、Gabor特征和LBP特征。然后,利用单一特征和融合特征分别对训练样本构建过完备字典,字典中的每一个列向量表示一个训练样本,且满足同一类训练样本均在同一个子空间中;应用过完备字典对测试图像进行多特征稀疏表示,通过求解l1范数意义下的优化问题获取稀疏解,使得除测试样本所在的类别外其他的训练样本的系数都是零或接近零的数值。最后,计算稀疏集中指数阈值,用于判断测试样本的有效性,如果测试样本的稀疏集中指数大于该阈值,则认为最小残差所对应的类别即为测试样本的类别,否则认为该测试样本为非测报昆虫。同时,利用相同的特征和训练样本训练SVM分类器对测试样本进行测试,与稀疏表示害虫识别模型进行比较。【结果】利用单一特征训练的稀疏表示害虫识别模型中,基于HOG特征的稀疏表示识别模型获得了9种测报害虫较高的识别率和较低的误检率,分别为87.0%和7.5%;利用颜色特征分别与3种局部特征进行结合获得的稀疏表示识别模型,测试结果表明,基于颜色和HOG特征的稀疏表示识别模型获得了最高的识别率和最低的误检率,分别为90.1%和5.2%;将颜色、HOG和Gabor 3个特征结合获得的稀疏表示识别模型,识别率下降为83.5%,误检率上升为10.3%。利用同样的特征或特征融合训练得到的支持向量机分类器,识别率均低于对应特征获得的稀疏表示识别模型的识别率,而误检率均高于对应特征训练的稀疏表示害虫识别模型的误检率。【结论】基于颜色和HOG融合特征的稀疏表示识别模型获得了较高的农业害虫识别率和较低的误检率;通过稀疏集中指数阈值,有效地排除了非测报昆虫,实现了从大量的农业昆虫中自动识别出需要测报的害虫。

【目的】设计轻量级神经网络,使用声音识别技术构建钻蛀振动识别模型,自动识别双条杉天牛和臭椿沟眶象幼虫蛀干取食振动,为提高钻蛀性害虫的早期预警能力提供技术支撑。【方法】在接双条杉天牛、臭椿沟眶象幼虫木段中嵌入AED-2010L便携式声音探测仪的SP-1L压电式传感器探头,使用录音笔以音频格式记录钻蛀振动信号。双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种声音信号经端点检测、时间规整操作后,计算对数梅尔声谱作为卷积神经网络学习和识别的数据集。由于钻蛀性害虫取食振动脉冲持续时间短,数据量远小于图像,为避免模型出现过拟合,设计轻量级卷积神经网络Insect Frames,网络包含4层3×3卷积,全连接层前接全局平均池化进一步降低网络参数量。使用不同的中间层特征维度和降维方法,实现4种网络变体结构Insect Frames_1—4。【结果】基于轻量级卷积神经网络的钻蛀振动识别方法可有效监测早期虫害的发生,较准确地识别害虫种类。利用Insect Frames_1—4模型,对双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种信号进行识别,在测试集上的平均识别准确率均达90%以上,CPU上平均识别时间为0.1～1.3 s。Insect Frames_2模型识别准确率达95.83%,较广泛用于虫声识别的高斯混合模型提高34.2%,较传统重量级神经网络Res Net18提高6.94%,时间效率提高171.1倍。【结论】将神经网络和声音识别技术用于幼虫钻蛀振动的自动化侦听,具有高效、简单、成本低等优势,可提升林业钻蛀性害虫的早期预警能力。

在网络成为最主要科学交流和信息传播渠道的今天,越来越多的机构将其研究成果以电子化形式呈现,这些电子化的文本资源中蕴涵着丰富的语义信息。面对这些海量的资源,科研人员很难在短时间内快速捕获文本中的主旨内容。如何高效准确地呈现文本资源中的核心主题,辅助科研人员对文本集中的重要关联信息进行聚焦,提高科研效率,一直是文本挖掘研究中的一个重要问题。在对现有有益研究成果借鉴的基础上,结合文本中术语和术语关系的特点,论文提出将文本中的术语和术语间的共现、句法和语义关系利用图结构进行表示,识别文本关系图中的紧密关联子团,基

综述了中国竹类鳞翅目害虫优势种的分布、危害、生活史及防治 ,整理出中国产的竹类鳞翅目害虫种类 1 2科 49种 ,并列出各种的地理分布及重要种类的危害和寄主。参 1 8

［目的／意义］基于专利共被引聚类和专利组合分析构建关键技术识别分析框架，可为产业、企业决策和规划提供参考依据。［方法／过程］首先通过专利共被引聚类获得若干个聚类簇；再通过领域专家对聚类簇进行判读和命名；最后从专利活动和专利质量两个维度对聚类簇进行专利组合分析，其中专利申请数量和被引频次均较高的专利簇即为关键技术。［结果／结论］与已有方法比较研究表明，本方法不仅可以有效识别产业关键技术，还能在中观的产业层面揭示出切合实际需求的技术方向，也可为企业根据自身需求制定不同的技术发展战略提供指导。

文章以POI数据为基础,提出基于因子分析和聚类分析的城市轨交站区功能识别方法,并以天津市为例进行实证研究。确定城市轨交站区合理空间范围基础上,构建轨交站区POI数据类型-频数矩阵;使用因子分析方法,提取轨交站区功能主导因子;使用聚类分析方法,进行轨交站区功能分类;通过定性纠偏,将分类结果进行调整。通过此方法,将天津市轨交站区识别为5类:商务功能站区、社区功能站区、文教功能站区、交通枢纽站区、普通站区。