施用不同基肥对珍稀野生蔬菜蘘荷生长效果试验研究

介绍了珍稀野生蔬菜蘘荷的生长习性及生长特点;进行了菜饼肥、牛厩肥、猪圈肥、复合肥等不同基肥对蘘荷农艺性状生长影响比较试验,确定了牛厩肥作基肥处理后对蘘荷生物最好。

徐州市人口城市化水平预测

1978—1995年徐州市人口城市化缓慢推进，属于缓慢增长型，1996年以来徐州市人口城市化迅速推进，属于迅速增长型。运用趋势外推分析、对数相关回归分析和联合国法，对徐州市人口城市化水平进行预测，通过对比分析，预测徐州市人口城市化水平的合理范围是：2015年53％-56％，2020年60％-63％。

新疆棉花黄萎病棉株与健康棉株内生古菌定量及其时空变化规律

【背景】现今棉花黄萎病严重阻碍棉花的稳定高产,妨碍棉花产业的发展。在生物防治中内生菌潜力巨大,但关于内生古菌含量在棉花黄萎病棉株的变化规律鲜有报道。【目的】研究不同生育期以及不同植棉地区黄萎病棉株和健康棉株内生古菌的分类学信息和数量变化规律。【方法】采用MiSeq高通量测序和TaqMan探针实时荧光定量PCR技术,对新疆棉花黄萎病棉株、健康棉株不同生育期和不同典型生态区的内生古菌进行定量分析。【结果】内生古菌在新疆各采样地和不同生育期的棉花黄萎病棉株、健康棉株内的群落组成相似。在不同生育期,新疆黄萎病、健康棉株内生古菌数量呈先增加后减少然后趋于平缓的趋势,蕾期达到最高值。在不同地区,新疆黄萎病棉株内生古菌数量在北疆地区最高,其次是东疆地区,最后是南疆地区。健康棉株则是南疆地区最高,东疆次之,北疆最低。【结论】新疆黄萎病棉株、健康棉株内生古菌数量在不同的生育期以及不同空间存在较大差异,整体变化趋势显著,可为后续研究提供相关理论支撑。

复杂场景下的交通视频显著性前景目标提取

目的在城市交通检测中,智能视频的广泛应用使得人工智能技术及计算机视觉先进技术对视频中的前景目标检索、识别、特征提取、行为分析等成为视觉研究的热点,但由于复杂场景中动态背景具有不连续的特点,使得少部分的前景目标图像信息丢失,从而造成漏检、误判。方法本文提出一种RPCA(鲁棒主成分分析)优化方法,为了快速筛选与追踪前景目标,以基于帧差欧氏距离方法设计显著性目标帧号快速提取算法,确定关键帧邻域内为检测范围,对经过稀疏低秩模型初筛选的前景目标图像进行前景目标种子并行识别和优化连接,去除前景目标图像中的动态背景,同时将MASK(掩膜)图像中的前景目标分为规则类和非规则类两种,对非规则类前景目标如行人、动物等出现的断层分离现象设计前景目标区域纵向种子生长算法,对规则类前景目标如汽车轮船等设计区域内前景目标种子横纵双向连接以消除空洞、缺失的影响。结果本文前景目标提取在富有挑战性干扰因素的复杂场景下体现出较高的鲁棒性,在数据库4组经典视频和山西太长高速公路2组视频中,动态背景有水流流动、树叶摇曳、摄像头轻微抖动、光照阴影,并从应用效果、前景目标定位的准确性以及前景目标检测的完整性3个角度对实验结果进行了分析,本文显著性前景目标提取算法取得了90. 1%的平均准确率,88. 7%的平均召回率以及89. 4%的平均F值,均优于其他同类算法。结论本文以快速定位显著性前景目标为前提,提出对稀疏低秩模型初筛选的图像进行并行种子识别和优化连接算法,实验数据的定性与定量分析结果表明,本文算法能够更快速地将前景目标与动态背景分离,并减小前景目标与背景之间的粘连情况,更有效地保留了原始图像中前景目标的结构信息。