基于改进YOLOv5s模型的柑橘病虫害识别方法

针对现有检测模型不能满足在自然环境中准确识别多种类柑橘病虫害的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的常见柑橘病虫害检测方法。改进模型引入ConvNeXtV2模型,构建一个CXV2模块替换YOLOv5s的C3模块,增强提取特征的多样性;添加了动态检测头DYHEAD,提高模型对不同空间尺度、不同任务目标的处理能力;采用CARAFE上采样模块,提高特征提取效率。结果显示,改进后的YOLOv5s-CDC的召回率和平均精度均值分别为81.6%、87.3%,比原模型分别提高了4.9、3.4百分点。与其他YOLO系列模型在多个场景下的检测对比,具有更高的准确率和较强的鲁棒性。结果表明,该方法可用于自然复杂环境下的柑橘病虫害的检测。

基于网络药理学和分子对接技术探讨苓桂术甘汤改善非酒精性脂肪性肝病的潜在作用机制

目的:通过网络药理学和分子对接技术预测和探讨苓桂术甘汤改善非酒精性脂肪肝病的活性成分及其潜在的作用机制。方法:采用TCMSP、ETCM数据库筛选出苓桂术甘汤的活性成分和相关的潜在靶点。利用GeneCards数据库检索非酒精性脂肪肝病相关靶点。基于苓桂术甘汤潜在靶点与非酒精性脂肪肝病相关靶点的匹配结果,在STRING平台进行蛋白质相互作用分析,筛选核心靶点。利用CytoScape 3.9.1软件拓扑分析筛选出关键活性成分,构建苓桂术甘汤活性成分-非酒精性脂肪肝病-靶点-通路网络。通过Reactome与Metascape数据库进行基因本体论(GO)与京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。利用Autodock Tools 1.5.7将前5位核心靶点和对应的活性成分进行分子对接。结果:苓桂术甘汤改善非酒精性脂肪肝病的重点活性成分为槲皮素、柚皮素、山柰酚等,关键靶点有细胞肿瘤抗原p53(Cell Tumor Antigen p53,TP53)、肿瘤坏死因子(Tumor Necrosis Factor,TNF)、白细胞介素-1β(Interleukin-1β,IL-1β)、白细胞介素-6(Interleukin-6,IL-6)、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1(Akt Serine/Threonine Kinase 1,AKT1),主要涉及细胞对脂质的反应、对异种刺激的反应、无机物质反应等生物过程,主要富集在癌症通路、糖尿病并发症中的晚期糖基化终产物及其受体信号通路、白细胞介素-17信号通路等。TP53、TNF、IL-6、IL-1β与槲皮素对接良好,AKT1与柚皮素对接良好。结论:苓桂术甘汤可以多方向、多维度改善非酒精性脂肪肝病,本研究为进一步揭示苓桂术甘汤改善非酒精性脂肪肝病机制提供了理论基础和参考依据。

棉花病虫害遥感监测研究进展

病虫害严重威胁棉花的产量与质量,阻碍棉花产业的发展,传统人工田间调查病虫害发生状况的方法难以满足大范围病虫害监测预报的需求。遥感监测技术可以无损获取棉花表型信息,能快速、大面积解译病虫害发生程度及空间分布信息,已发展成为棉花病虫害监测的重要途径。本文阐述了棉花病虫害近地、低空、卫星遥感监测的研究进展,总结了现有发展面临的问题,并对未来的研究方向和应用前景进行了展望,以期为棉花病虫害遥感监测研究提供指导和建议。

Toll样受体4信号通路在心力衰竭中的应用价值

心力衰竭是全球发病率最高的疾病之一,在心力衰竭及其合并症的发生和发展过程中炎症机制起着至关重要的作用。大量研究表明Toll样受体4信号通路可通过介导不同的炎症因子,对心肌造成损害。因此近期发现Toll样受体4信号通路可用于预测心力衰竭及其合并症病情的严重程度及预后,同时也可作为许多新型抗心力衰竭药物的靶点,改善症状,使心力衰竭患者获益。现就Toll样受体4信号通路在心力衰竭中上述两方面的应用价值做一综述。

基于改进YOLOv5的柑橘病虫害检测

[目的]柑橘叶片受到病菌感染或虫害侵袭后,导致柑橘树生长发育异常、产量减少甚至死亡。早期柑橘叶片病虫害检测有助于做好预防措施减少损失。[方法]实际检测过程中YOLOv5s模型存在定位不精确、背景复杂等问题,受VAN(visual attention network)模型的启发,引入LKA(large kernel attention)模块,对YOLOv5s模型进行改进。改进的YOLOv5s模型可实现对图像信息的集中关注和精细抽取;使用CARAFE轻量级算子替换常规的上采样方法,能够提高特征重建质量,解决尺度不匹配问题并提高检测性能;使用FReLU激活函数,能够捕捉更多的柑橘病虫害的关键特征,提高检测准确度。此外,还构建了一个包含炭疽病、溃疡病和受潜叶蝇病虫侵害的柑橘叶片数据集,采用该数据集进行试验。[结果]改进后的模型YOLOv5-LC对于柑橘病虫害的检测结果显示:平均检测精度mAP50达到94.5%,mAP50:95为84.3%,较原模型分别提高了2.0%和4.4%,模型大小仅为7.3 MB。准确率为93.8%,召回率84.5%,浮点运算次数仅为18.5 G。[结论]改进后的YOLOv5-LC模型可以更加准确检测出柑橘病虫害。

一种YOLOv5-DK的柠檬初期病虫害检测算法研究

为解决柠檬初期病虫害特征部位小难以检测和可以利用数据集较少的问题,提出一种YOLOv5-DK检测算法。该算法是以YOLOv5为基础,采用K-Means++重新聚类柠檬初期虫害部位锚框,缓解柠檬初期虫害特征小的问题;同时提出一种新的轻量化Denseneck-2模块,该模块是利用DenseNet网络中复用的思想,让检测算法每一层输入都有前面每一层的特征信息,使得YOLOv5-DK对柠檬初期病虫害样本量的需求下降。与原始的YOLOv5检测算法相比较,新的YOLOv5-DK检测算法在检测的平均精度上面提高3.4%,漏检率下降2.1%,算法模型的参数量减轻6.3%,表明该算法在小样本和小目标的应用场景下性能更优。

基于改进YOLOv7-tiny的番茄叶片病虫害检测方法

为解决自然环境中番茄叶片病虫害检测场景复杂、检测精度较低,计算复杂度高等问题,该研究提出一种SLPYOLOv7-tiny的深度学习算法。首先,将主干特征提取网络中部分3×3的卷积Conv2D(2D convolution)改为分布偏移卷积DSConv2D(2D Depthwise Separable Convolution),以减少网络的计算量,并且使计算速度更快,占用内存更少;其次,将无参数注意力机制(parameter-free attention module,SimAM)融合到骨干特征提取网络中,加强模型对病虫害特征的有效提取能力和特征整合能力;最后,将原始YOLOv7-tiny的CIOU损失函数,更替为Focal-EIOU损失函数,加快模型收敛并降低损失值。试验结果表明,SLP-YOLOv7-tiny模型整体识别精准度、召回率、平均精度均值mAP_(0.5)(IOU阈值为0.5时的平均精度)、mAP_(0.5~0.95)(IOU阈值从0.5到0.95之间的平均精度)分别为95.9%、94.6%、98.0%、91.4%,与改进前YOLOv7-tiny相比,分别提升14.7、29.2、20.2、30个百分点,同时,计算量降低了62.6%。与YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv7-tiny、Faster-RCNN、SSD目标检测模型相比,mAP_(0.5)分别提升了2.0、1.6、2.0、2.2、20.2、6.1和5.3个百分点,而计算量大小仅为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、Faster-RCNN、SSD的31.5%、10.6%、4.9%、4.3%、3.8%。结果表明SLP-YOLOv7-tiny可以准确快速地实现番茄叶片病虫害的检测,且模型较小,可为番茄叶片病虫害的快速精准检测的发展提供一定的技术支持。

基于决策树的水稻病虫害发生程度预测模型——以芜湖市为例

利用芜湖市1988—2022年7种水稻病虫害发生及种植面积数据,国家气候中心逐月大气环流和海温指数,基于C5.0决策树算法,构建一种以大气环流和海温指数作为预报因子的水稻病虫害发生程度的长期预测模型。结果表明,该模型可较好地预测未来一年芜湖市各种水稻病虫害发生程度,2022年7种病虫害发生程度预测准确率平均为85.7%,为水稻病虫害发生程度的预测提供一种有效的实用方法。

北方茶园数字化研究与实践

在北方茶园中应用数字化技术,能够针对制约北方茶产业发展的诸多不利因素提供技术和管理方案,推动北方茶叶产业高质量发展。文章阐述了北方茶区发展数字化茶园的必要性和可行性,介绍了北方数字化茶园的技术研究与应用现状,包括茶园气象灾害预测、病虫害智能监测预警、茶园可视化实时监控系统,以及数字茶叶等方面,并提出了北方数字茶园今后的发展趋势。

试论开展中国农作物病虫害危害流行的长期气象预测研究

从开展中国农作物病虫害危害流行的长期气象预测研究的必要性出发，结合国内外的研究现 状，提出提高农作物病虫害长期预测的准确性、时效性是农作物病虫病综合防治的首要措施，并建 议围绕中国农作物病虫害宏观气候可预测性的机理、流行的前兆性气候指标、流行气候区划、影响 的关键气象因子、预报模式的气象信息技术改造等方面开展中国农作物病虫害危害流行的长期气象 预测研究。

百色市烟草主要病虫害发生动态监测及综合防治示范

【目的】建立百色市烟草病虫害预测预报网,为烟区提供病虫害发生预警信息;研究烟草病虫害综合防治技术,提高百色市烟草病虫害防治水平。【方法】2008～2010年,对百色市烟草主要病虫害发生动态进行监测,监测对象为烟草病毒病、黑胫病、青枯病、烟蚜、棉铃虫、斜纹夜蛾,并根据病虫害发生动态和预测预报结果,开展烟草病虫害综合防治示范。【结果】百色市烟区烟草病毒类病害以烟草普通花叶病和烟草斑萎病为主;烟草黑胫病和青枯病发生较轻;棉铃虫发生为害较重,各烟区发生时间随移栽期不同而不同;斜纹夜蛾属中偏重发生;烟蚜的迁飞高峰随地域的不同而不同。烟草主要病虫害综合防治示范取得明显效果,2008～2010年病毒病发生率示范区比对照区分别低17.84%、8.28%和11.05%,黑胫病发生率分别低10.4%、14.18%和5.92%,蚜虫发生量分别低223、67和33头/百株,棉铃虫发生量分别低48、17和9头/百株,斜纹夜蛾发生量分别低5、17和13头/百株;示范区上等烟比例、产量、产值、均价等均高于对照区。【结论】百色市烟草病虫害预测预报及综合防治技术体系的集成应用可有效提高对烟草病虫害防治水平,经济效益和社会效益显著,可在各地烟区推广应用。

农作物病虫害发生发展气象条件及预报方法研究综述

从影响病虫害发生发展的气象条件和预报方法两个方面,对农作物病虫害发生发展气象预报进行了综述。其中,从病虫害发生发展与大尺度气候背景、中小尺度气象要素之间的关系概述了病虫害发生发展的气象条件研究的最新进展;从数理统计法、模糊数学、灰色系统方法、人工神经网络方法、“3S”技术方法五个方面概述了病虫害发生发展的气象预报研究的最新进展,指出了常规预报方法存在的问题和难点,并对该项研究今后的发展方向进行了展望。

基于GIS的苹果病虫害管理信息系统

以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的,设计开发了基于G IS的苹果病虫害管理信息系统。系统以G IS技术、人工神经网络技术和In ternet技术为支撑,包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中,系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能;在苹果虫害预测预报子系统中,系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能;在病虫害网络发布系统中,系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能;系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。

环青海湖地区草地蝗虫发生测报的气候指标研究

采用次序统计量方法,以1988～1999年环青海湖地区草地蝗虫发生程度资料和气候资料研究了蝗虫灾害等级与当地气候指标的定量关系,建立了春季和夏季预测模型,并以此对2000～2003年该地区蝗虫发生状况进行了预测试验.结果表明,敏感气候因子有:上年11～12月气温、3～6月温度及5～6月降水量等.春季预测模型中的指标为:(1)T11＜-6℃;(2)T12＜-10℃;(3)T3＞-4℃;(4)T4＞2℃.夏季预测模型中的指标为:(1)(T11+T12)/2＜-8.5℃;(2)(T3+T4)/2＞-1.5℃;(3)(T5+T6)＞7.5℃;(4)(R5+R6)＜48mm.当模型中有3个或4个指标满足,则当年可能发生严重蝗虫灾害,当没有或只有1～2个指标满足,则不会发生严重蝗虫灾害.

基于CBAM-YOLO v7的自然环境下棉叶病虫害识别方法

针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法(CBAM-YOLO v7)。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在Head部进行4倍下采样,然后将CBAM-YOLO v7模型用于棉叶病虫害识别,并与YOLO v5和YOLO v7进行对比试验。试验结果表明:蚜虫和正常叶片检测方面,YOLO v7可取得好的检测结果;CBAM-YOLO v7对黄萎病、棉盲蝽、红蜘蛛棉叶病虫害图像检测的准确率高于其他模型。CBAM-YOLO v7的mAP为85.5%,相较于YOLO v5提高21个百分点,相较于YOLO v7提高4.9个百分点;单幅图检测耗时为29.26 ms,可为棉叶病害在线监测提供理论基础。

基于人工神经网络的农业病虫害预测模型及其效果检验

选取与病虫害有关的因子作为样本的输入特征,建立了农业病虫害年分类预测的B-P人工神经网络模型。该方法应用于稻瘟病的预测建模结果的拟合率为100%,预留样本检验报准率为83%。

我国农民田间学校的现状、问题及对策

农民田间学校是联合国粮农组织发起的农民参加的田间培训项目 ,在东南亚地区水稻害虫综合防治的实施中发挥了重要作用。十几年来 ,该项目在我国取得一定成绩 ,但发展缓慢 ,主要原因是我国农民经营耕地面积过小 ,平均为 0 4hm2 /户 ,受训后当年增加的经济收益仅约 30 0元 /户 ,难以调动农民的积极性 ,严重制约了项目的推广。解决途径是从南方转向北方农区以吸收种植大户 ,并从水稻等大宗作物转向蔬菜和其他高净产值的作物。在社区害虫综合防治阶段 ,政府仍应发挥服务职能。

水稻栽培模拟优化决策系统(RCSODS)中的水稻病虫害预测模型及其应用——以上海奉贤县为例

利用上海奉贤县1995～1999年的水稻病虫害(稻瘟病、纹枯病、稻纵卷叶螟、稻飞虱)资料及同期气象资料,在水稻栽培模拟优化决策系统(RCSODS)原有的框架下,补充、完善了水稻病虫害预测模型(RPEST),利用奉贤县2000、2001年的气象资料和上海精准农业园区上述4种病虫害的前期发生资料,对其后期的发生期、发生量或发生程度进行试预报。结果表明:RPEST对上述病虫害有较好的预测能力,预测值与实测值之间有较好相关性,且误差较小。可以认为:RPEST在上海及周边地区是适用的。

气候条件对白背飞虱发生危害程度的影响

根据气象要素的变化具有季节承继关系,通过白背飞虱的虫情指标(始见期、迁入虫量及第五(2)代虫量)与冬春以来气候因子的相关分析,发现前期温度及降水因子是影响白背飞虱迁入、降落和在栖息地发生、危害程度的主要因子,且影响具有区域性和阶段性。在此研究基础上,建立了白背飞虱虫情指标的气象预报模型,其拟合和预测效果较好。

林木精准对靶施药技术现状及趋势

目前我国的林木资源进入快速发展期,林木资源总量持续增长,而伴随这一过程发生的林木病虫害也呈上升趋势。目前存在的防治方法中,运用药液喷施技术对林木进行精准对靶施药是病虫害防治的一种有效方法。介绍了我国林木资源现状以及精准对靶施药技术的重要性,从对靶检测技术和施药技术两个方面对国内外的研究水平及相关研究成果进行分析,指出林木精准对靶施药技术目前存在的不足,并对其发展趋势作了初步预测。