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16S rDNA技术在刺参养殖池塘水质生态调控中的应用
1
作者
刘双连
刘永兴
+3 位作者
宋晓阳
李林晗
方珍
段盛文
《中国水产》
2025年第6期35-36,共2页
微生物检测法有利于改善水环境,也能在一定程度上增强刺参机体免疫力。在刺参养殖池塘中构建微生态系统,最基本的工作条件就是对池塘水体环境和底质环境中的微生物检测与监测。当前,传统的微生物检测方法已无法满足快速检测需要,16S rDN...
微生物检测法有利于改善水环境,也能在一定程度上增强刺参机体免疫力。在刺参养殖池塘中构建微生态系统,最基本的工作条件就是对池塘水体环境和底质环境中的微生物检测与监测。当前,传统的微生物检测方法已无法满足快速检测需要,16S rDNA基因测序技术较一代、二代等传统基因测序技术来说在微生物生态学、农业等多个领域的应用日益广泛。本文介绍了16S rDNA基因测序技术在刺参养殖池塘水质生态调控中的应用,以期为其将来在水产养殖细菌生态系统构建与水质控制领域的应用提供参考借鉴。
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关键词
刺参养殖
16S
rDNA技术
水质生态调控
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职称材料
基于改进YOLOv8的渔港船舶进出港目标检测与统计方法
被引量：
1
2
作者
惠卓凡
李鹏龙
+3 位作者
沈烈
沈辉
隋江华
张胜茂
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期498-505,共8页
为减轻渔港执法人员在渔船进出港统计工作中的压力,提出了一种基于改进YOLOv8模型的渔港船舶进出港目标检测与统计模型YOLOv8n-Bi-FPN-EMA,该模型采用加权双向特征金字塔网络结构(Bi-FPN),引入高效多尺度注意模块(EMA)以提高模型的目标...
为减轻渔港执法人员在渔船进出港统计工作中的压力,提出了一种基于改进YOLOv8模型的渔港船舶进出港目标检测与统计模型YOLOv8n-Bi-FPN-EMA,该模型采用加权双向特征金字塔网络结构(Bi-FPN),引入高效多尺度注意模块(EMA)以提高模型的目标检测准确性和稳定性,并结合BoT-SORT跟踪算法实现对不同类型船舶进出渔港的分类统计。结果表明:与YOLOv8n模型相比,YOLOv8n-Bi-FPN-EMA模型的准确率提高了5.0%,mAP@0.5提高了0.2%,对执法船、拖船和渔船的识别准确率分别提高了9.9%、4.9%、0.3%。其中,对渔船的识别准确率为99.1%,召回率为84.4%,mAP@0.5为97.8%。研究表明,YOLOv8n-Bi-FPN-EMA模型在渔船识别上有较好的表现,可用于渔船识别与进出港统计的辅助工作。
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关键词
深度学习
目标检测
YOLOv8
渔船识别
进出港统计
伏渔季管理
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职称材料
题名
16S rDNA技术在刺参养殖池塘水质生态调控中的应用
1
作者
刘双连
刘永兴
宋晓阳
李林晗
方珍
段盛文
机构
大连市
海洋
发展事务服务中心
辽宁省海洋与渔业行政执法总队
渔业
船舶检验
执法
支队
出处
《中国水产》
2025年第6期35-36,共2页
文摘
微生物检测法有利于改善水环境,也能在一定程度上增强刺参机体免疫力。在刺参养殖池塘中构建微生态系统,最基本的工作条件就是对池塘水体环境和底质环境中的微生物检测与监测。当前,传统的微生物检测方法已无法满足快速检测需要,16S rDNA基因测序技术较一代、二代等传统基因测序技术来说在微生物生态学、农业等多个领域的应用日益广泛。本文介绍了16S rDNA基因测序技术在刺参养殖池塘水质生态调控中的应用,以期为其将来在水产养殖细菌生态系统构建与水质控制领域的应用提供参考借鉴。
关键词
刺参养殖
16S
rDNA技术
水质生态调控
分类号
S917.4 [农业科学—水产科学]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8的渔港船舶进出港目标检测与统计方法
被引量：
1
2
作者
惠卓凡
李鹏龙
沈烈
沈辉
隋江华
张胜茂
机构
大连
海洋
大学航海与船舶工程学院
中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部
渔业
遥感重点试验室
辽宁省海洋与渔业行政执法总队
出处
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期498-505,共8页
基金
国家自然科学基金(61936014)。
文摘
为减轻渔港执法人员在渔船进出港统计工作中的压力,提出了一种基于改进YOLOv8模型的渔港船舶进出港目标检测与统计模型YOLOv8n-Bi-FPN-EMA,该模型采用加权双向特征金字塔网络结构(Bi-FPN),引入高效多尺度注意模块(EMA)以提高模型的目标检测准确性和稳定性,并结合BoT-SORT跟踪算法实现对不同类型船舶进出渔港的分类统计。结果表明:与YOLOv8n模型相比,YOLOv8n-Bi-FPN-EMA模型的准确率提高了5.0%,mAP@0.5提高了0.2%,对执法船、拖船和渔船的识别准确率分别提高了9.9%、4.9%、0.3%。其中,对渔船的识别准确率为99.1%,召回率为84.4%,mAP@0.5为97.8%。研究表明,YOLOv8n-Bi-FPN-EMA模型在渔船识别上有较好的表现,可用于渔船识别与进出港统计的辅助工作。
关键词
深度学习
目标检测
YOLOv8
渔船识别
进出港统计
伏渔季管理
Keywords
deep learning
object detection
YOLOv8
identification of fishing vessel
inbound and outbound statistics port entry and exit statistics.
management of the fishing season
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S981.1 [农业科学—捕捞与储运]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
16S rDNA技术在刺参养殖池塘水质生态调控中的应用
刘双连
刘永兴
宋晓阳
李林晗
方珍
段盛文
《中国水产》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv8的渔港船舶进出港目标检测与统计方法
惠卓凡
李鹏龙
沈烈
沈辉
隋江华
张胜茂
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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