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枯草芽孢菌株TL2对茶轮斑病的防病机制 被引量:23
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作者 洪永聪 来玉宾 +2 位作者 叶雯娜 林培贤 胡方平 《茶叶科学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期259-264,共6页
枯草芽孢菌株(Bacillus subtilis)TL2能产生多种外分泌抗菌蛋白,抑制茶轮斑病菌(Pestallozzia theae)的菌丝生长及其分生孢子的形成和萌发。另外,菌株TL2通过改变茶树体内活性氧代谢相关酶系如SOD等的活性,以调节茶树受轮斑病菌侵染后... 枯草芽孢菌株(Bacillus subtilis)TL2能产生多种外分泌抗菌蛋白,抑制茶轮斑病菌(Pestallozzia theae)的菌丝生长及其分生孢子的形成和萌发。另外,菌株TL2通过改变茶树体内活性氧代谢相关酶系如SOD等的活性,以调节茶树受轮斑病菌侵染后活性氧的代谢平衡,同时诱导茶树产生抗性酶系如PAL和β-1,3-葡聚糖酶,以限制茶树轮斑病菌的扩展。 展开更多
关键词 茶树 枯草芽孢杆菌 轮斑病 防病机制
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基于改进YOLOv4模型的茶叶病害识别 被引量:9
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作者 孙道宗 刘欢 +3 位作者 刘锦源 丁郑 谢家兴 王卫星 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2023年第9期145-154,共10页
【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害(茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病)的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型... 【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害(茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病)的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型(YOLOv3、SSD和Faster R-CNN)的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。 展开更多
关键词 茶白星病 茶云纹叶枯病 茶轮斑病 YOLOv4模型 茶叶病害识别
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