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一种基于物联网的小麦叶部病害监测方法: 本发明涉及一种基于物联网的小麦叶部病害监测方法，包括：使用物联网摄像头采集小麦叶部图像；将所述小麦叶部图像传输到上位机，在上位机中为每个小麦叶部图像设定相应的病害类型标签；对每个小麦叶部图像进行光照平衡补偿生成补偿后的小...; 史玉棣宫玉玉杜伟娜葛恩琪尹宝重张瑞芳傅晓艺

一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法，该方法针对含有不同大小的病变区域的苹果叶病检测问题，提出了多尺度特征提取、V‑空间定位分支和多尺度注意力机制相结合的苹果叶部病害检测方法，实现对不同尺度病斑的准确检...; 刘斌张嘉琦田靓靓张海曦袁爱红

一种大批量甘蔗种质的田间叶部病害抗性鉴定系统及方法: 本发明属于作物种质资源鉴定评价及遗传育种领域，具体公开了一种大批量甘蔗种质的田间叶部病害抗性鉴定系统及方法，本方法包括如下步骤：根据预设的甘蔗叶部病害类别和预设的甘蔗叶片感病分级及症状描述，对待检测的甘蔗样本作感病级别划...; 田春艳边芯胡鑫桃联安郎荣斌安汝东俞华先张钰

面向不平衡数据的木薯叶部病害图像识别方法: 2025年; 为提高产地环境下木薯叶部病害自动识别的准确性,解决病害图像低对比度和数据长尾分布问题,建立一种深度学习模型SwinTFCC用于木薯叶部病害识别。该模型采用Swin Transformer作为骨干网络,借助Swin Transformer的自注意力机制和层级结构关注局部与全局特征,使其对复杂背景病害识别具有鲁棒性;将最后一层特征输入特征簇压缩模块,以映射稀疏特征簇为稠密特征簇,减少长尾分布中样本少的类别稀疏特征簇跨越决策边界导致分类错误情况;并采用迁移学习在木薯叶部病害图像数据集上进行训练,以提升木薯叶部病害识别性能。试验结果表明,模型的F 1值达到90.74%,较其他主流模型提升8.04%~19.3%。所采用的方法在小规模不平衡数据集上取得较好效果,验证模型的有效性,为木薯叶部病害自动精准识别提供技术支撑。; 王丹阳梁伟红李玉萍黄贵修; 关键词：病害识别图像识别不平衡数据

基于SE-MobileNetV2的葡萄叶部病害识别方法: 2025年; 以PlantVillage公开数据集的4种葡萄叶部病害为试材,提出了一种基于改进MobileNetV2模型的轻量化识别方法,该方法以轻量级MobileNetV2模型为基础,通过在模型瓶颈层中引入SE注意力机制,增强模型对关键特征的关注能力,从而进一步优化识别性能和减少模型参数数量,以期为实现病害的高精度诊断,同时有效降低计算资源需求提供参考依据。结果表明:改进后的模型在测试集上的识别准确率达97.5%,较原始MobileNetV2提升4.5%;与ResNet50、ResNet34和ShuffleNetV2模型相比,平均准确率分别提高10.2、18.7、28.2个百分点,且模型大小仅为20.7 MB,实现了模型运行成本和精确度的平衡,为葡萄叶部病害识别问题提供了解决方案。; 程浈浈张必详程一帆缪百灵龚守富; 关键词：葡萄叶部病害图像分类

基于改进YOLO v8的苹果叶部病害检测方法: 2025年; 针对苹果叶部病害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点,提出一种高效的病害检测模型,为病害的预防与科学化治理提供准确的依据。基于YOLO v8算法,在主干网络(backbone)末端,加入注意力机制Shuffle Attention(SA),根据样本分布特点进行数据增强,引入Mixup、Mosaic、Random等数据增强方法增加特征表达能力,在提高检测性能的同时,不显著增加计算复杂度;在neck末端,使C2f模块与可变形卷积神经网络模块(Deformable Conv V2)相结合,以提升复杂背景下的检测性能,从而提高检测准确度,有效提高模型性能;为克服CIoU损失函数的局限性,采用MPDIoU损失函数,解决CIoU在特定场景下的限制。结果表明,相较于原始YOLO v8算法,本研究算法的平均准确率提升3.5百分点,mAP@0.5∶0.95提升4.6百分点,精确率提升3.6百分点,说明改进的算法在苹果叶部病害检测方面取得有效成果。; 曾林涛马嘉昕丁羽许晓东; 关键词：目标检测

怒江干热河谷流域小粒咖啡叶部病害病原分离与鉴定: 2025年; 云南怒江干热河谷流域是小粒咖啡(Coffea arabica L.)种植的理想区域,但是咖啡叶部病害的持续发生,对咖啡树的健康、产量和品质造成了严重影响,给当地农业生产带来一定损失。为了有效防控这些病害,本研究采集怒江干热河谷流域不同咖啡种植地的典型病叶样本,对咖啡叶部病害进行病原菌分离与鉴定。通过病原分离、纯化、柯赫氏法则验证、形态学观察、ITS基因序列比对分析,鉴定到7个致病菌株,分别为Lu 11-2、Lu 9-1、Xin 5-2、Xin 7-5、Xin 8-2、Xin 15-2和Lu 23-1,其中Lu 11-2、Lu 9-1、Xin 5-2和Xin 7-5鉴定为链格孢菌(Alternaria sp.),Xin 15-2和Lu 23-1菌株鉴定为炭疽菌(Colletotrichum sp.),Xin 8-2菌株鉴定为拟盘多毛孢菌(Pestalotiopsis sp.)。该地区的咖啡叶部病害主要致病菌有3类:链格孢菌、拟盘多毛孢菌和炭疽菌,其中链格孢菌、拟盘多毛孢菌为咖啡褐斑病的主要致病菌,炭疽菌为咖啡炭疽病的致病菌。研究结果不仅为深入了解云南怒江干热河谷流域的咖啡叶部病害类型提供科学依据,还为该地区咖啡病害的有效防控提供理论支持,对当地的咖啡种植业具有重要的指导意义,也为其他地区的咖啡病害防控提供参考。; 王娜严炜马东晓杨旸胡发广付兴飞李贵平喻好好娄予强李亚男; 关键词：小粒咖啡叶部病害链格孢菌炭疽菌

木霉菌协同杀菌剂对玉米叶部病害防治效果及产量的影响: 2025年; 【目的】探明木霉菌粉剂与不同化学杀菌剂混施对玉米叶部病害大斑病、灰斑病、弯孢菌叶斑病的田间防效及产量的影响,为玉米叶部病害防控化学杀菌剂减施增效提供参考。【方法】采用木霉菌粉剂与18.7%丙环·嘧菌酯悬乳剂、25%吡唑醚菌酯悬浮剂、30%苯甲·丙环唑乳油3种化学杀菌剂混配,于玉米大喇叭口期进行喷施,测定木霉菌粉剂与杀菌剂混施对玉米叶部病害大斑病、灰斑病、弯孢菌叶斑病的田间防效和玉米产量。【结果】药后7 d和14 d木霉菌粉剂80 g/667m^(2)+18.7%丙环·嘧菌酯悬乳剂49 mL/667m^(2)处理相对空白对照防效、相对菌剂对照防效对玉米大斑病的分别为68.55%、62.80%和70.80%、64.98%;对玉米灰斑病的分别为69.86%、62.69%和67.95%、60.51%;对玉米弯孢菌叶斑病的分别为61.33%、57.36%和61.94%、61.13%。木霉菌粉剂80 g/667m^(2)+25%吡唑醚菌酯悬浮剂35 mL/667m^(2)处理相对空白对照防效、相对菌剂对照防效对玉米大斑病的分别为71.78%、66.62%和67.53%、61.06%;对玉米灰斑病的分别为66.81%、58.90%和64.48%、56.23%;对玉米弯孢菌叶斑病的分别为60.39%、56.32%和62.58%、61.78%。木霉菌粉剂80 g/667m^(2)+30%苯甲·丙环唑乳油17.5 g/667m^(2)处理相对空白对照防效、相对菌剂对照防效对玉米大斑病的分别为65.92%、59.69%和68.76%、62.54%;对玉米灰斑病的分别为63.87%、55.27%和62.48%、53.76%;对玉米弯孢菌叶斑病的分别为59.52%、55.37%和61.13%、60.31%。木霉菌粉剂80 g/667m^(2)与18.7%丙环·嘧菌酯悬乳剂49 mL/667m^(2)、25%吡唑醚菌酯悬浮剂35 mL/667m^(2)、30%苯甲·丙环唑乳油17.5 g/667m^(2)混配处理玉米产量分别为952.48 kg/667m^(2)、961.93 kg/667m^(2)、938.51 kg/667m^(2)。【结论】木霉菌粉剂与18.7%丙环·嘧菌酯悬乳剂、25%吡唑醚菌酯悬浮剂、30%苯甲·丙环唑乳油3种化学杀菌剂混配施用对玉米大斑病、灰斑病、弯孢菌叶斑病田间防�; 郑伟张丽妍王新华边丽梅董喆张昊左妍妍郝春雷王贤举孟繁盛慈艳华杜江洪; 关键词：木霉菌杀菌剂叶部病害大斑病灰斑病弯孢菌叶斑病

叶部病害检测方法、装置和存储介质: 本申请公开了一种叶部病害检测方法、装置和存储介质，涉及目标检测技术领域，所述叶部病害检测方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入目标叶部病害检测模型中，得到检测结果，所述目标叶部病害检测模型是引入SimAM无参注意...; 孙颖郭峰林辛悦悦彭朱静

营口市玉米成株期叶部病害病原鉴定及生物学特性初探: 2025年; 为明确营口市玉米成株期常见叶部病害致病菌种类及其生物学特性,结合形态学和分子生物学鉴定出三种主要叶部病害病原,利用十字交叉法对三种病原菌生长速率及抗逆性进行测定。形态学鉴定结果表明,分离纯化获得的三种病原真菌Cl-1、Ch-1和Aa-1,分别为弯孢菌、玉米小斑病菌和链格孢菌。进一步结合系统发育分析,菌株Cl-1为新月弯孢菌Curvularia lunata,Ch-1为玉米小斑病菌Bipolaris maydis,Aa-1为玉米链格孢叶斑病菌Alternaria alternata。其中,玉米小斑病为营口市玉米成株期叶部病害的新发病害。病原菌抗逆胁迫测定结果表明,三种胁迫因子中,弯孢菌、玉米小斑病菌和链格孢菌对1 mol/L NaCl敏感性较高,生长受到显著抑制,对0.005%SDS和10 mmol/L H2O2具有一定敏感性,但与对照相比,生长受抑制不显著。; 滕雪慧孙拓李子昂梁春莉刘克心; 关键词：形态学鉴定分子生物学鉴定

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