基于混合高斯模型的光强突变情况下运动目标检测算法

运动目标检测是智能视频监控的关键技术之一,而目前最常用的运动目标检测方法是背景差分法,背景建模是背景差分法的核心。为了适应光强变化对背景建模的影响,基于混合高斯模型设计了运动目标检测算法,称为SCGMM算法。首先根据相邻两帧图像像素值的变化提出了光强突变的检测算法。然后改进了混合高斯模型的更新算法,通过对高斯模型进行补偿,以抑制光强突变的影响。最后对算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法在光强突变时能够有效检测出运动目标。

超表达StCYS1对马铃薯生长发育及酶促褐变的影响

为了探究半胱氨酸蛋白酶抑制子基因StCYS1对马铃薯植株生长发育及块茎酶促褐变的影响,本研究以超表达StCYS1和野生型二倍体马铃薯‘MDS’植株为材料,对植株光合指标、根系发育、产量及块茎褐变情况、PPO活性、总抗氧化能力和游离氨基酸含量进行测定。本研究发现,与野生型马铃薯植株相比,超表达株系的光合能力显著提高,根系更加发达,产量更高。与野生型相比,超表达株系块茎的酶促褐变减轻,PPO活性升高,游离脯氨酸含量和总抗氧化能力显著提高,游离酪氨酸含量下降。试验结果表明,超表达StCYS1株系显著提高了马铃薯植株的光合作用,促进了根系和植株发育,进而提高了马铃薯块茎的产量,超表达StCYS1有效提高了马铃薯块茎的抗氧化能力,降低了游离酪氨酸含量,显著抑制了马铃薯的酶促褐变。