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为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果：1）针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2）使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3）引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87... 相似文献
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为了解鸡传染性贫血病毒(chicken anemia virus,CAV)广东分离株变异情况,通过PCR方法克隆了于2012年分离到的10株CAV的编码区序列,并对其进行了测序及分子进化分析。结果显示,广东CAV分离株编码区全长1 823bp,含有3个互相重叠的开放阅读框(ORF)。序列分析表明,广东省CAV分离株与GenBank上已发表的其他36株CAV比较,VP1核苷酸的同源性在94.1%99.2%之间,推导出的氨基酸的同源性在95.3%99.2%之间,推导出的氨基酸的同源性在95.3%99.3%之间;VP2的核苷酸同源性在98.2%99.3%之间;VP2的核苷酸同源性在98.2%100%之间,推导出的氨基酸的同源性在95.9%100%之间,推导出的氨基酸的同源性在95.9%99.5%之间;VP3的核苷酸同源性在97.8%99.5%之间;VP3的核苷酸同源性在97.8%100%之间,推导出的氨基酸的同源性在95.1%100%之间,推导出的氨基酸的同源性在95.1%99.2%之间;VP1蛋白共有17个位点发生了变异,VP2蛋白共有11个位点发生了变异,VP3蛋白共有6个位点发生了变异。分子进化分析显示,10株CAV广东分离株主要位于两个分支,其中9株CAV分离株与GenBank上已发表的35株CAV处于一个大分支,而GDN-12与分离株KC414026处于另外一个小分支,由此得出其中9株广东CAV分离株是目前主要的流行毒株。 相似文献
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