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杀线虫植物以及植物源杀线虫活性化合物研究与应用进展
被引量：
12
1
作者
王佳
曾广智
+1 位作者
汪哲
谭宁华
《中国生物防治学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期469-479,共11页
植物寄生线虫现已成为危害农业生产的第二大类病害,其防治迫在眉睫。线虫的生物防治是一种新型的线虫防治策略,主要是利用动植物和微生物及其次级代谢产物对线虫进行防治。植物源次级代谢产物即植物源化合物,源于自然,是植物源农药的核...
植物寄生线虫现已成为危害农业生产的第二大类病害,其防治迫在眉睫。线虫的生物防治是一种新型的线虫防治策略,主要是利用动植物和微生物及其次级代谢产物对线虫进行防治。植物源次级代谢产物即植物源化合物,源于自然,是植物源农药的核心。相比于化学杀线虫剂,植物源杀线虫剂对环境影响较小、靶向性强且不易使线虫产生抗药性。因此,从植物中获得结构新颖且杀线虫活性好的小分子化合物并将其开发成绿色农药,对于线虫病的防治具有重要意义。本文对杀线虫植物、具有杀线虫活性的植物源化合物及其杀虫机理、植物源杀线虫农药的应用情况展开综述,并对该研究领域进行了展望,希望能为植物寄生线虫病的防治与植物源杀线虫农药的开发利用提供参考和帮助。
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关键词
植物病原
线
虫
杀
线
虫植物
植物源
杀
线
虫活性化合物
杀
虫机理
植物源
杀
线
虫
农药
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职称材料
基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别
被引量：
9
2
作者
陆健强
梁效
+6 位作者
余超然
兰玉彬
邱洪斌
黄捷伟
尹梓濠
陈慧洁
郑胜杰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第22期123-132,共10页
绿色高效杀线农药是现阶段防治植物线虫病的有效手段之一,针对在大规模杀线农药活性筛选测试阶段,传统人工镜检工作存在耗时长、准确率低、工作量大等问题,提出一种基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别方法 YOLOFN(YO...
绿色高效杀线农药是现阶段防治植物线虫病的有效手段之一,针对在大规模杀线农药活性筛选测试阶段,传统人工镜检工作存在耗时长、准确率低、工作量大等问题,提出一种基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别方法 YOLOFN(YOLO for Nematodes)。基于YOLOv5s目标检测理论框架,在主干网络嵌入坐标注意力机制特征提取模块,融合线虫特征图位置信息于通道注意力中;进一步,平衡考量线虫目标的重叠比例、中心点距离、预测框宽高以及正负样本比例,以精确边界框回归的高效损失函数(Efficient IoU,EIoU)和焦点损失函数(Focal loss)优化定位损失函数和分类损失函数,最小化真实框与预测框的宽高差值,动态降低易区分样本的权重,快速聚焦有益训练样本,以提升模型对重叠黏连线虫目标的解析能力和回归精度。试验结果表明,YOLOFN在准确率、召回率和平均精度均值(mean Average Precision,m AP)性能指标上较改进前提高了0.2、4.4和3.8个百分点,与经典检测算法YOLOv3、SSD、FasterR-CNN3相比,m AP分别提高了1.1、31.7和15.1个百分点;与轻量化主干算法深度可分离卷积-YOLOv5、Mobilenetv2-YOLOv5、GhostNet-YOLOv5相比,在推理时间基本无差别情况下,m AP分别高出11.0、16.3和15.0个百分点。YOLOFN模型可快速、准确、高效完成线虫镜检统计工作,满足植物线虫病农药研发的实际需求,为加快植物线虫病防治新药的研制提供有力技术支持。
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关键词
模型
深度学习
植物
线
虫病
杀线农药
目标检测
注意力机制
损失函数
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职称材料
题名
杀线虫植物以及植物源杀线虫活性化合物研究与应用进展
被引量：
12
1
作者
王佳
曾广智
汪哲
谭宁华
机构
中国科学院昆明植物研究所/植物化学与西部植物资源持续利用国家重点实验室
中国药科大学中药学院
云南民族大学/云南民族大学-香港浸会大学传统天然药物研发联合实验室
出处
《中国生物防治学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期469-479,共11页
基金
国家重点研发计划(2013BCB127505)
中国药科大学高层次人才引进计划
文摘
植物寄生线虫现已成为危害农业生产的第二大类病害,其防治迫在眉睫。线虫的生物防治是一种新型的线虫防治策略,主要是利用动植物和微生物及其次级代谢产物对线虫进行防治。植物源次级代谢产物即植物源化合物,源于自然,是植物源农药的核心。相比于化学杀线虫剂,植物源杀线虫剂对环境影响较小、靶向性强且不易使线虫产生抗药性。因此,从植物中获得结构新颖且杀线虫活性好的小分子化合物并将其开发成绿色农药,对于线虫病的防治具有重要意义。本文对杀线虫植物、具有杀线虫活性的植物源化合物及其杀虫机理、植物源杀线虫农药的应用情况展开综述,并对该研究领域进行了展望,希望能为植物寄生线虫病的防治与植物源杀线虫农药的开发利用提供参考和帮助。
关键词
植物病原
线
虫
杀
线
虫植物
植物源
杀
线
虫活性化合物
杀
虫机理
植物源
杀
线
虫
农药
Keywords
plant-parasitic nematodes
nematicidal plants
nematicidal phytochemicals
action mechanism
plant-origin nematicides
分类号
S476 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别
被引量：
9
2
作者
陆健强
梁效
余超然
兰玉彬
邱洪斌
黄捷伟
尹梓濠
陈慧洁
郑胜杰
机构
华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)
岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心
国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心
广东省农业科学院蔬菜研究所
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第22期123-132,共10页
基金
岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心自主科研项目(DT20220010)
岭南现代农业实验室科研项目(NT2021009)
+2 种基金
广州市基础与应用基础研究项目(202201010077)
高等学校学科创新引智计划资助(D18019)
广东省企业科技特派员项目(GDKTP2020070200)。
文摘
绿色高效杀线农药是现阶段防治植物线虫病的有效手段之一,针对在大规模杀线农药活性筛选测试阶段,传统人工镜检工作存在耗时长、准确率低、工作量大等问题,提出一种基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别方法 YOLOFN(YOLO for Nematodes)。基于YOLOv5s目标检测理论框架,在主干网络嵌入坐标注意力机制特征提取模块,融合线虫特征图位置信息于通道注意力中;进一步,平衡考量线虫目标的重叠比例、中心点距离、预测框宽高以及正负样本比例,以精确边界框回归的高效损失函数(Efficient IoU,EIoU)和焦点损失函数(Focal loss)优化定位损失函数和分类损失函数,最小化真实框与预测框的宽高差值,动态降低易区分样本的权重,快速聚焦有益训练样本,以提升模型对重叠黏连线虫目标的解析能力和回归精度。试验结果表明,YOLOFN在准确率、召回率和平均精度均值(mean Average Precision,m AP)性能指标上较改进前提高了0.2、4.4和3.8个百分点,与经典检测算法YOLOv3、SSD、FasterR-CNN3相比,m AP分别提高了1.1、31.7和15.1个百分点;与轻量化主干算法深度可分离卷积-YOLOv5、Mobilenetv2-YOLOv5、GhostNet-YOLOv5相比,在推理时间基本无差别情况下,m AP分别高出11.0、16.3和15.0个百分点。YOLOFN模型可快速、准确、高效完成线虫镜检统计工作,满足植物线虫病农药研发的实际需求,为加快植物线虫病防治新药的研制提供有力技术支持。
关键词
模型
深度学习
植物
线
虫病
杀线农药
目标检测
注意力机制
损失函数
Keywords
models
deep learning
plant nematodes disease
nematode pesticide
object detection
attention mechanism
loss function
分类号
S48 [农业科学—农药学]
S435 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
杀线虫植物以及植物源杀线虫活性化合物研究与应用进展
王佳
曾广智
汪哲
谭宁华
《中国生物防治学报》
CSCD
北大核心
2018
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别
陆健强
梁效
余超然
兰玉彬
邱洪斌
黄捷伟
尹梓濠
陈慧洁
郑胜杰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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