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针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。 相似文献
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超声波辅助法提取黄檗叶片中总黄酮 总被引：1，自引：0，他引：1
利用超声波辅助与乙醇提取相结合的方法对黄檗叶片中总黄酮的提取工艺进行了研究。在单因素试验的基础上,采用正交试验法确立最佳提取条件,考察乙醇体积分数、提取温度、提取时间和液料比对黄檗叶片总黄酮提取率的影响。得到超声波法提取黄檗叶片的最佳工艺参数为:浸提剂乙醇体积分数为80%,超声温度为40℃,液料比为20∶1,超声时间为20min,在此条件下,黄檗叶片总黄酮提取率为2.45%。将超声波提取的方法同热回流提取方法进行了比较,结果表明:超声波辅助提取所用时间短、效率高、方法简便,可用于提取黄檗叶片中总黄酮,结果可靠。 相似文献
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以药用植物杜仲为材料,在3个种植密度D1(3000株/hm2)、D2(6000株/hm2)、D3(9000株/hm2)水平下测定了杜仲的生长指标、气体交换参数、叶绿素荧光参数、光合色素含量及次生代谢产物含量,探讨密度对杜仲生长及光合生理的影响.结果表明,随着种植密度的增加,杜仲株高显著下降,单株叶片数量、叶面积、叶厚、干物质积累量和含水量均在D2处理组(6000株/hm2)达到最高;气体交换参数随密度增加呈显著下降趋势;种植密度对杜仲叶片最大光化学效率Fv/Fm无显著影响(P>0.05),而PSⅡ实际光化学效率Φ(Ⅱ)和电子传递速率ETR随种植密度的增加显著降低,非光化学淬灭系数NPQ显著上升,光化学淬灭系数qP显著下降,说明种植密度与光合作用呈显著负相关;叶片叶绿素含量在D2处理组达到最高水平;次生代谢产物在D2和D3处理组含量最高(P<0.05).因此,杜仲种植密度对不同的生长光合生理指标影响不同,在6000株/hm2种植条件下,杜仲叶片保持良好的受光面积,水分和养分吸收充分,光合色素含量最高,干物质积累量最多. 相似文献
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