SNP/Tiling Arrays for Genotyping, Mapping, and QTL Candidate Gene Identification     

I will present methods 《分子植物育种》2007,5(2):240-240

  相似文献   

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法   总被引：4，自引：4，他引：0  

韩旭  赵春江  吴华瑞  朱华吉  张燕 《农业工程学报》2021,37(17):177-188

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。  相似文献   

混流式水轮机叶道空化涡诱发高振幅压力脉动特性     

孙龙刚  郭鹏程  郑小波  吴罗长 《农业工程学报》2021,37(21):62-70

混流式水轮机部分负荷叶道空化涡不稳定特性已成为制约水电与其他可再生能源多能互补发展、扩大水轮机稳定运行范围急需研究的技术难题。该研究以HL702低水头混流式模型水轮机为研究对象,通过非稳态数值模拟技术及涡流可视化试验,对部分负荷工况下的叶道空化涡不稳定涡流演化及压力脉动特性展开研究。结果表明,叶道空化涡在水轮机转轮内为一个体积周期性变化的动态过程,其涡结构脉动主频为转轮转频的1.1倍。叶道空化涡诱发时,水轮机转轮叶片压力面和吸力面均捕捉到与涡结构频率相同的压力脉动信号。叶道空化涡体积的变化主要发生在转轮叶片背面出水边与下环交界附近,引起压力脉动幅值的局部放大。进一步分析发现,叶道空化涡发生工况下水轮机内部的瞬时压力脉动信号与空泡体积加速度成正比,表明涡流演化是引起压力脉动幅值上升的重要原因。研究进一步阐明了部分负荷工况叶道空化涡的演化特征,揭示了涡流诱发不稳定高振幅压力脉动的内在机制。  相似文献   

融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换   总被引：2，自引：2，他引：0  

薛月菊  李诗梅  郑婵  甘海明  李程鹏  刘洪山 《农业工程学报》2021,37(9):230-237

母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络(2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network)识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。  相似文献   

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演   总被引：6，自引：5，他引：1  

赵建辉  张晨阳  闵林  李宁  王颖琳 《农业工程学报》2021,37(11):112-120

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区     

张东彦  杨玉莹  黄林生  杨琦  梁栋  佘宝  洪琪  姜飞 《农业工程学报》2021,37(9):110-119

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。  相似文献   

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别     

孟庆宽  杨晓霞  张漫  关海鸥 《农业工程学报》2021,37(22):152-160

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。  相似文献   

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法     

李霞  苏筠皓  岳振超  王思超  周海波 《农业工程学报》2022,38(5):167-174

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。  相似文献   

基于图像特征选择识别田间籽棉品级   总被引：1，自引：2，他引：1  

王玲  陈兵林  刘善军  姬长英 《农业工程学报》2011,27(7):190-198

依据中国籽棉品级文字标准,在HSI颜色空间提取了反映籽棉颜色和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征,该特征集存在维数灾难,需要进行降维。面向籽棉品级识别的特征选择问题属于非多项式(NP)难题,该文基于交叉验证、混合Filter-Wrapper和启发式搜索提出了一种求解算法。首先,以最优特征组合和浮动搜索为启发式搜索策略,基于10-折交叉验证在每一个训练集上用Filter启发式搜索最优l维特征子集（l=1, 2, 3,…, 30）,评价函数为类可分性准则;其次,在10个训练集上用Wrapper从最优l维特征子集中选择最优特征子集的容量（l=1,2,3,…,30）,评价函数为Bayes分类器的误分率,10个验证集的平均误分率极小处产生最优特征子集的容量;最后,在最优特征子集容量处验证预测集的平均误分率。结果表明,所选择的10个最优特征子集在预测集上的平均识别率为88.39%,混合Filter-Wrapper和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好。  相似文献   

棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征     

王蕊  刘双喜  王钦祥  崔嵬  高丽娟  王金星 《农业工程学报》2012,28(26):202-207

摘要：为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。  相似文献