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基于MECB-DeepLabV3+的梨树叶片病害分级研究: 1; 作者陈祥渠李爱凤 +2 位作者梁冬悦吕兆东张方恒《山东农业科学》北大核心 2025年第6期138-148,共11页; 梨树叶片病害的准确分级对有效防治病害、提高梨果实的产量和质量具有重要意义。本研究以梨树黑斑病、褐斑病、灰斑病叶片和健康叶片为对象,提出轻量级梨树叶片病害图像分割模型MECB-DeepLabV3+。首先,采用迁移学习方法,对比分析了U-Net... 展开更多; 关键词梨树叶片病害病害分级深度学习语义分割迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于YOLOv8n的梨树叶片病害检测模型: 2; 作者黄政张涛 +2 位作者孔万仔赵丹枫魏泉苗《湖南农业大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期113-121,共9页; 针对传统目标检测模型对自然场景下梨树叶片病害检测存在精度低、模型参数量大等问题,提出一种基于YOLOv8n的梨树叶片病害检测改进模型。首先,使用RepGhostNet改进主干网络,利用结构重参数化实现特征的隐式重用,在提升网络特征提取能力... 展开更多; 关键词梨树叶片病害检测 YOLOv8n 模型轻量化 RepGhostNet 双层路由注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

植物生长调节剂对梨树叶片抗衰老性的影响: 3; 作者蒋艳华《农业科技通讯》 2011年第10期78-80,共3页; 研究了GA3、CCC和PP333三种植物生产调节剂对梨树叶片抗衰老性的影响,结果表明:GA3和CCC可以明显延缓叶片枯黄,减少树木中枯黄叶片数,其效果GA3要比CCC好,而PP333处理后梨树的枯黄叶片数增多。同时,GA3、CCC和PP333处理,可使梨叶片叶绿... 展开更多; 关键词植物生长调节剂梨树叶片抗衰老性; 在线阅读下载PDF 职称材料

梨瘿螨的为害对梨叶片几种生理生化指标的影响被引量：14: 4; 作者陈应武窦彩虹 +1 位作者张新虎李新荣《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期68-71,共4页; 梨树叶片被梨瘿螨为害后;;一些生理生化指标发生了变化.经光谱技术、化学方法和电物理方法测定;;与健康叶片相比受害部位的叶绿素含量下降31.85%;;可溶性糖含量下降24.61%;;可溶性蛋白质含量上升34.14%;;游离氨基酸含量上升29.95%;;游... 展开更多; 关键词梨瘿螨梨树叶片生理生化影响; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法被引量：7: 5; 作者薛卫程润华 +3 位作者康亚龙黄新忠徐阳春董彩霞《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期237-245,共9页; 为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络(Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN)的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块(Global context feature model,GC... 展开更多; 关键词梨树叶片病斑计数级联网络全局上下文特征注意力机制小目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MECB-DeepLabV3+的梨树叶片病害分级研究: 1; 作者陈祥渠李爱凤梁冬悦吕兆东张方恒; 机构山东农业大学信息科学与工程学院; 出处《山东农业科学》北大核心 2025年第6期138-148,共11页; 基金国家自然科学基金联合基金项目“利用LHAASO-WCDA实验测量大尺度各向异性和宇宙线3D传播研究”(U203110073) 山东省自然科学基金项目“TeV能区宇宙线各向异性的研究”(ZR2020MA095)。; 文摘梨树叶片病害的准确分级对有效防治病害、提高梨果实的产量和质量具有重要意义。本研究以梨树黑斑病、褐斑病、灰斑病叶片和健康叶片为对象,提出轻量级梨树叶片病害图像分割模型MECB-DeepLabV3+。首先,采用迁移学习方法,对比分析了U-Net、PSPNet和DeepLabV3+网络,选出综合表现最优的DeepLabV3+作为基础网络模型;其次,针对DeepLabV3+参数量较大、计算复杂度较高的问题,选用MobileNetV3作为骨干网络,实现了模型的轻量化;最后,针对DeepLabV3+在细小病斑识别及边界分割上的不足,引入高效通道注意力(ECA)、坐标注意力(CA)和瓶颈注意力(BAM)模块,并使用Ranger21优化器和复合损失函数优化模型训练。实验结果表明,MECB-DeepLabV3+模型的平均交并比和平均像素精度分别达到91.22%和95.01%,比基础网络模型DeepLabV3+分别提升2.91、2.14个百分点,参数量仅为4.221 M;采用病斑面积占比进行病害分级,整体平均准确率达到95.02%,可以实现有效的病害分级,可为及时防治梨树叶片病害提供科学依据。; 关键词梨树叶片病害病害分级深度学习语义分割迁移学习; Keywords Pear leaf diseases Disease grading Deep learning Semantic segmentation Transfer learning; 分类号 S436.612 [农业科学—农业昆虫与害虫防治] S126 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLOv8n的梨树叶片病害检测模型: 2; 作者黄政张涛孔万仔赵丹枫魏泉苗; 机构上海海洋大学信息学院自然资源部东海局; 出处《湖南农业大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期113-121,共9页; 基金国家自然科学基金青年项目(42106190)。; 文摘针对传统目标检测模型对自然场景下梨树叶片病害检测存在精度低、模型参数量大等问题,提出一种基于YOLOv8n的梨树叶片病害检测改进模型。首先,使用RepGhostNet改进主干网络,利用结构重参数化实现特征的隐式重用,在提升网络特征提取能力的同时使网络更加轻量化。其次,引入双层路由注意力机制,通过查询自适应的方式降低模型对不相关特征的关注,提高模型对关键信息的敏感性,增强网络的表征能力和特征融合能力。最后,使用Inner-SIoU损失函数优化边界框回归,加快模型收敛速度,提高识别精度。结果表明:改进后的模型能够有效对梨树叶片病害进行检测,在DiaMOSPlant数据集上对梨树叶片病害的检测平均精准度m AP@50达到0.901,相较于原模型提高了5.6%;而模型参数量仅为2.4×10^(6)个,计算量仅为7GFLOPs,相较于原模型分别降低了20.00%和13.58%。与SSD、Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv8s等主流目标检测模型相比,改进的模型不仅平均精准度有所提高,而且参数量和计算量均减少。; 关键词梨树叶片病害检测 YOLOv8n 模型轻量化 RepGhostNet 双层路由注意力机制; Keywords pear leaf disease detection YOLOv8n model lightweighting RepGhostNet bi-level routing attention mechanism; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] S432.9 [农业科学—植物病理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名植物生长调节剂对梨树叶片抗衰老性的影响: 3; 作者蒋艳华; 机构湖南永州职业技术学院; 出处《农业科技通讯》 2011年第10期78-80,共3页; 文摘研究了GA3、CCC和PP333三种植物生产调节剂对梨树叶片抗衰老性的影响,结果表明:GA3和CCC可以明显延缓叶片枯黄,减少树木中枯黄叶片数,其效果GA3要比CCC好,而PP333处理后梨树的枯黄叶片数增多。同时,GA3、CCC和PP333处理,可使梨叶片叶绿素和蛋白质分解速度缓慢,叶片含水量升高,生长期的土壤有效含水量降低,从而提高梨树叶片的光合效率,增强梨树叶片的抗衰老性。; 关键词植物生长调节剂梨树叶片抗衰老性; 分类号 S661.2 [农业科学—果树学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名梨瘿螨的为害对梨叶片几种生理生化指标的影响被引量：14: 4; 作者陈应武窦彩虹张新虎李新荣; 机构甘肃农业大学植物保护系中国科学院寒区旱区环境与工程研究所沙坡头沙漠试验研究站浙江大学生物技术研究所中国科学院寒区旱区环境与工程研究所沙坡头沙漠试验研究站; 出处《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期68-71,共4页; 基金甘肃省自然科学基金资助项目(YS991-A21-009).; 文摘梨树叶片被梨瘿螨为害后;;一些生理生化指标发生了变化.经光谱技术、化学方法和电物理方法测定;;与健康叶片相比受害部位的叶绿素含量下降31.85%;;可溶性糖含量下降24.61%;;可溶性蛋白质含量上升34.14%;;游离氨基酸含量上升29.95%;;游离脯氨酸含量上升84.08%;;过氧化氢酶活性增加29.82%;;膜透性增加86.74%.中度受害叶的螨瘿部位与病健部位相比叶绿素含量下降26.86%;;可溶性糖含量下降22.79%;;可溶性蛋白质含量上升30.26%;;游离氨基酸含量上升22.81%;;游离脯氨酸含量上升16.01%;;膜透性增加45.54%;;过氧化氢酶活性增加15.87%.说明叶绿素、可溶性糖含量的下降和可溶性蛋白质、游离氨基酸、游离脯氨酸的上升以及过氧化氢酶活性和组织细胞膜透性的增强都主要集中在受害部位.; 关键词梨瘿螨梨树叶片生理生化影响; Keywords pear Eriophyes pyri pagenstecher phsyological variation effect; 分类号 S433.7 [农业科学—农业昆虫与害虫防治] S433.1 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法被引量：7: 5; 作者薛卫程润华康亚龙黄新忠徐阳春董彩霞; 机构南京农业大学人工智能学院南京农业大学资源与环境科学学院福建农业科学院果树研究所; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期237-245,共9页; 基金财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系项目(CARS28)。; 文摘为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络(Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN)的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块(Global context feature model,GC-Model),建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值(Mean average precision,mAP)达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R^(2)均大于0.92,表明模型病斑计数准确率较高。; 关键词梨树叶片病斑计数级联网络全局上下文特征注意力机制小目标检测; Keywords pear leaf disease spot counting Cascade R-CNN global context feature attention mechanism small object detection; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于MECB-DeepLabV3+的梨树叶片病害分级研究	陈祥渠李爱凤梁冬悦吕兆东张方恒	《山东农业科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于YOLOv8n的梨树叶片病害检测模型	黄政张涛孔万仔赵丹枫魏泉苗	《湖南农业大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	植物生长调节剂对梨树叶片抗衰老性的影响	蒋艳华	《农业科技通讯》	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	梨瘿螨的为害对梨叶片几种生理生化指标的影响	陈应武窦彩虹张新虎李新荣	《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2004	14	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法	薛卫程润华康亚龙黄新忠徐阳春董彩霞	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料