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【目的】为了给林业、 农业或植物检疫等行业人员提供一种方便快捷的昆虫种类识别方法, 本文提出了一种新颖的鳞翅目昆虫图像自动识别方法。【方法】首先通过预处理对采集的昆虫标本图像去除背景, 分割出双翅, 并对翅图像的位置进行校正。然后把校正后的翅面分割成多个超像素, 用每个超像素的l, a, b颜色及x, y坐标平均值作为其特征数据。接下来用稀疏编码(SC)算法训练码本、 生成编码并汇集成特征向量训练量化共轭梯度反向传播神经网络(SCG BPNN), 并用得到的BPNN进行分类识别。【结果】该方法对包含576个样本的昆虫图像的数据库进行了测试, 取得了高于99%的识别正确率, 并有理想的时间性能、 鲁棒性及稳定性。【结论】实验结果证明了本文方法在识别鳞翅目昆虫图像上的有效性。 相似文献
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基于MFCC和GMM的昆虫声音自动识别 总被引:1,自引:0,他引:1
昆虫的运动、 取食、 鸣叫都会发出声音, 这些声音存在种内相似性和种间差异性, 因此可用来识别昆虫的种类。基于昆虫声音的昆虫种类自动检测技术对协助农业和林业从业人员方便地识别昆虫种类非常有意义。本研究采用了语音识别领域里的声音参数化技术来实现昆虫的声音自动鉴别。声音样本经预处理后, 提取梅尔倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient, MFCC)作为特征, 并用这些样本提取的MFCC特征集训练混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)。最后用训练所得到的GMM对未知类别的昆虫声音样本进行分类。该方法在包含58种昆虫声音的样本库中进行了评估, 取得了较高的识别正确率(平均精度为98.95%)和较理想的时间性能。该测试结果证明了基于MFCC和GMM的语音参数化技术可以用来有效地识别昆虫种类。 相似文献
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槐庶尺蛾性信息素腺体EAG活性成分绝对构型的鉴定(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
槐庶尺蛾Semiothisa cinerearia Bremer et Grey (鳞翅目: 尺蛾科)是我国北方国槐Sophora japonica L.上的重要食叶害虫。本研究的主要目的是阐明槐庶尺蛾性信息素成分化学结构的绝对构型, 为在城市地区环境友好地防控槐庶尺蛾的为害提供一种新方法。经与标准品比较气相色谱保留时间和质谱特征离子, 从槐庶尺蛾处女雌蛾(2-3日龄)性信息素腺体溶剂提取物中检测到顺6, 顺9-顺-3, 4-环氧-十七碳二烯烃和顺3, 顺6, 顺9-3, 6, 9-十七碳三烯烃2种成分, 在腺体中以100∶4.8±1.3 (N=12)的比例存在。槐庶尺蛾性信息素腺体提取物进一步经手性毛细管色谱柱(CycloSil-B, 30 m×0.25 mm×0.25 μm 液膜厚)分离, 在优化的程序升温条件下发现腺体成分顺6, 顺9-顺-3, 4-环氧-十七碳二烯烃具有3R, 4S的绝对构型。两种合成的对映异构体混合物顺6, 顺9-3R, 4S-环氧-十七碳二烯烃和顺6, 顺9-3S, 4R-环氧-十七碳二烯烃以1.28∶1的比例加到腺体提取物中, 比例变为1.55∶1。根据这一分析, 腺体成分顺6, 顺9-顺-3, 4-环氧-十七碳二烯烃进一步确认具有3R, 4S的绝对构型。该研究结论将为生产上研发高效的槐庶尺蛾性信息素诱芯奠定坚实的基础。 相似文献
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【目的】本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对鳞翅目标本图像的前背景分割方法。【方法】首先对用于训练和测试的昆虫标本图像去除背景,获得昆虫图像的前背景分割参考标准,对过大的昆虫图像进行缩小处理;其次对训练集图像采用旋转、平移、缩放等方法进行数据增强,剪切出中心区域作为有效图像。求取所有训练样本的均值图像,并从所有输入中减去该均值图像。测试用图像只做归一化但不进行数据增强。微调全卷积神经网络,重点调整结构产生变化的卷积层和反卷积层的参数,用前述训练数据集训练直至收敛。对于待分割图像,只要将图像归一化后输入到训练好的全卷积网络,网络将输出前背景分割结果。【结果】该方法在包含823个样本的测试集中进行了测试,取得的m Io U(mean Intersection over Union)达94.96%,而且分割的视觉效果已经非常接近于人工分割的结果。【结论】实验结果证明通过训练全卷积神经网络可以有效实现鳞翅目标本图像的前背景自动分割。 相似文献
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转基因欧洲黑杨中Bt基因表达特性的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用PCR检测了转基因欧洲黑杨当代和杂交后代群体 ,外源Bt基因在 7年生的转基因欧洲黑杨 1 4个无性系中稳定存在 ,Bt基因在杂交后代中分离比例为 1∶1。转基因欧洲黑杨作母本进行杂交时有落花、落果现象 ,可能是基因改造影响了它们的某些生理功能。 相似文献
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分布在我国西南地区的横坑切梢小蠹,云南切梢小蠹和短毛切梢小蠹同域危害寄主云南松,给林业生产带来巨大损失。为探讨同域切梢小蠹种群在共存下对其空间分布格局的影响,采用传统聚集指标法和地统计学方法研究了三者在梢转干期不同受害云南松纯林树冠中的空间分布型。结果表明重度受害样地中云南切梢小蠹种群密度显著高于横坑切梢小蠹,在轻度受害样地则相反;传统聚集指标法结果显示同域共存的3种切梢小蠹种群在不同受害程度云南松中均为聚集分布,横坑切梢小蠹和云南切梢小蠹聚集是由环境因素和昆虫本身的聚集习性引起;地统计学结果表明除重度受害样地中短毛切梢小蠹呈随机分布外,其余切梢小蠹在不同种群密度下均呈聚集分布;除重度受害样地横坑切梢小蠹外,其他小蠹的空间依赖范围为4.01—7.45 m。横坑切梢小蠹和云南切梢小蠹在不同受害林分中拟合的半变异函数模型在球形模型和高斯模型之间转换。同域共存关系不影响不同种群密度下的切梢小蠹种群空间分布类型,但影响其半变异函数模型和理论参数。 相似文献
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种群监测是害虫种群预测与防治决策制定中十分重要的环节,而利用信息化学物质进行昆虫成虫种群监测,与其他各虫态或寄主被害率等的抽样调查方法相比,具有简便、省工、费用低、具种特异性、在低虫口密度下灵敏、监测范围广等特点。信息化学物质的应用主要包括昆虫种类和分布区检测、害虫发生期监测和发生量或为害水平监测。前两个方面的应用没有争议,而害虫发生量监测比较复杂,具有正反两方面的事例,其可靠性存在争议。本文在总结国内外研究结果的基础上,对如何提高利用信息化学物质进行监测和预测的可靠性进行了探讨。影响信息化学物质监测和预测害虫危害程度的因素很多,包括信息化学物质的成分、组成、剂量、释放速率,诱捕器种类和林间设置方法,监测对象的生物学、种群动态和发生阶段,害虫的生活环境条件(包括生物学因素如寄主种类、组成、年龄和密度等以及非生物因素如气候因子等),危害损失的估计方法,以及预测模型的类型和建模方法等。研究分析表明,正确的信息化学物质组成和比例、适当的信息化学物质用量和诱芯载体对信息化学物质的持续稳定释放是监测可靠性的基础,诱捕器的种类、设置方式、密度也需要进行测试并规范化,另外还需根据所监测对象的特性及其所处的环境研究制定特定的种群密度水平或寄主被害率统计方法及预测模型,建立系统的监测规范和程序。只要建立了符合所监测害虫特性和所处环境条件的监测方案,基于信息化学物质的害虫监测是可靠的。 相似文献
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