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试验采用三亲本杂交法将cfp基因导入一株有效性较高的菜豆根瘤菌SC18,获得了一株带cfp基因标记的菌株SC18-cfp。对SC18-cfp进行性状、标记基因的遗传稳定性检测,结果表明,cfp基因不仅能有效表达,而且性状稳定。随机挑取SC18-cfp的10个转移结合子在无氮砂培条件下进行标记菌株与亲本菌株在3个菜豆品种上的竞争结瘤试验。结果证实,10个转移结合子在供试植物根系上的占瘤率均接近50%,其有效性和竞争结瘤能力与亲本菌株间的差异不显著,品种间的差异性不显著;在控制田间试验中SC18-cfp比土著根瘤菌的竞争结瘤能力强,在品种A、B、C上的占瘤率分别达到了57.8%、60.0%、55.6%。接种SC18的植株干重、全氮量、叶绿素含量和豆荚产量均显著高于对照。 相似文献
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基于通道特征金字塔的田间葡萄实时语义分割方法 总被引：1，自引：1，他引：0
复杂环境下葡萄的快速检测识别是智能采摘的关键步骤,为解决目前葡萄识别精度低和实时性差的问题,该研究提出一种轻量级葡萄实时语义分割模型（Grape Real-time Semantic Segmentation Model,GRSM）。首先,利用通道特征金字塔（Channel-wise Feature Pyramid,CFP）模块进行特征提取,该模块通过1?3和3?1空洞卷积的跳跃连接,在减少模型参数量的同时提取葡萄图像的多尺度特征和上下文信息;然后,采用池化卷积融合结构完成下采样,增加可训练参数以减少信息损失;最后,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节。试验结果表明：该研究所提出的模型在田间葡萄测试集上达到了78.8%的平均交并比,平均像素准确率为90.3%,处理速度达到68.56帧/s,网络结构大小仅为4.88MB。该模型具有较高分割识别精度和较好实时性,能满足葡萄采摘机器人对视觉识别系统的要求,为葡萄的智能化采摘提供了理论基础。 相似文献
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