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公开(公告)号：CN114782842A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210423323.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
Abstract: 本发明涉及一年四季中零散斑块互花米草的识别监测与预警，尤其是互花米草识别与预警方法，其识别与预警方法为：一、搭建采集平台，采集互花米草图像；二、图像拼接与分割；三、制作训练集、验证集、测试集；四、选择主流的卷积神经网络，进行模型的训练、验证与测试。五、判断识别准确率，选择满足条件的卷积神经网络；六、分别训练四个时期的数据，进行互花米草的空间分布；七、构建危害等级评估模型；八、获取互花米草的扩散距离；九、获取互花米草的生物量作物参数；十、生成互花米草预警可视化热图。本发明实现了局域尺度下互花米草的精准识别，并生成预警可视化热图，为互花米草早期的监测与防治提供数据资料。
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公开(公告)号：CN107653243A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201711129996.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
IPC: C12N15/10
CPC classification number: C12N15/1006 , C12Q2563/149
Abstract: 本发明公开了一种从肠道内容物中提取微生物宏基因组DNA的方法。本发明提供了一种从肠道内容物中提取微生物宏基因组DNA的方法，包括如下步骤：1)将动物肠道内容物或粪便经过差速离心；2)将所述微生物细胞结合使用液氮反复冻融裂解法、玻璃珠研磨法和裂解液高温裂解法进行细胞破碎，得到破碎后细胞；3)先提取所述破碎后细胞的基因组DNA，再纯化所述基因组DNA。本发明添加了微生物细胞的洗涤和富集步骤，降低了宿主和食物DNA的污染；组合多种微生物细胞裂解破碎的方法，降低宏基因组DNA的物种偏好性；增加纯化的步骤，保证DNA的纯度，可以满足构建第二代高通量测序文库的DNA要求。
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公开(公告)号：CN114514836B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210230108.4
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
Abstract: 本发明属于生物防控技术领域，公开了一种抑制薇甘菊快速生长的生物方法，薇甘菊柄锈菌对非靶标生物的安全性测定；薇甘菊柄锈菌侵染过程的确定；薇甘菊柄锈菌抑制薇甘菊生长表型的测定；薇甘菊柄锈菌抑制薇甘菊激素合成的测定；薇甘菊柄锈菌抑制薇甘菊光合作用的测定。本发明通过对薇甘菊叶片净光合速率、气孔导度的测量和卡尔文循环途径相关代谢物的含量分析，发现薇甘菊柄锈菌侵染后可显著降低叶片的光合速率和气孔导度并抑制卡尔文循环途径相关化合物的含量，其中，净光合速率下降了10.57％，气孔导度降低26.03％，卡尔文循环途径相关化合物的含量降低1.9至3.4倍。
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公开(公告)号：CN115294335A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210960781.3
申请日：2022-08-11
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
IPC: G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种田间昆虫图像分割方法，包括以下步骤：采用目标检测的方法定位目标害虫的位置，在图像分割前去除大部分背景的干扰，所述目标检测方法为对MASK R‑CNN算法去除了模型中与分割相关的网络结构，并将算法的输出转化为样本图像中每一个害虫目标所在区域的坐标信息；搭建经过优化的轻量型语义分割算法UNet和经过调整的MASKR‑CNN算法，包括用轻量型的MobileNet代替UNet原有的特征提取网络对截取到的主要包含害虫的图像片段进行分割；最后将完成训练的目标检测模型和语义分割模型整合成为一个新的两阶段昆虫分割算法。本发明的优点：分割精度高、抗背景干扰能力强。
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公开(公告)号：CN117197525A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310901514.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种农作物病害识别技术领域中，一种植物叶片病害的识别检测方法，其中包括了图像分割、数据增强及图像识别。具体步骤如下：1)采集原始植物叶片进行标注，建立原始数据集，进行训练获得Unet语义分割模型，制作去除背景数据集，并训练，获得DCGAN数据增强模型，制作数据增强数据集，形成图形分类模型，通过模型进行分析得到植物叶片的病虫害分类。本发明与现有技术相比的优点在于：通过图像分割和数据增强后整合得到的数据库训练的MobileNetV3‑Large图像识别网络，可以使该网络的识别精度大幅提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116310549A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310256932.1
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种进口大豆中的入侵植物种子检测方法，该方法主要包括以下步骤：拍摄混有多种入侵植物种子的进口大豆种子的图像；标注种子原始图像并制作VOC格式的语义分割数据集并训练U2Net语义分割模型；对分割后的图像进行掩膜处理；提取掩膜后得到单个种子的图像；建立种子数据集，并训练ResNet图像分类模型；使用训练好的U2Net语义分割模型与ResNet图像分类模型对待检测的种子进行检测应用。本发明与现有技术相比的优点在于：该方法涉及计算机视觉、深度学习和入侵生物领域，使用语义分割技术和图像分类技术能够对进口大豆种子产品中混杂的各种入侵植物种子进行快速准确且无损的分类鉴别，提高大豆中入侵种子的检测准确率。
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公开(公告)号：CN116310548A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310256931.7
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种进口种子产品中的入侵植物种子检测方法，主要包括以下步骤：拍摄获取所有种子的图像；对获取的种子图像进行标注建立语义分割数据集并训练DeepLabV3语义分割模型；对分割后的图像进行掩膜处理；对掩膜后的图像进行种子边界轮廓提取，画出外接矩形框并进行裁剪，得到单个种子的图像；将裁剪后的单个种子图像进行标注建立种子数据集，并训练MobileNet图像分类模型；使用训练好的DeepLabV3语义分割模型与MobileNet图像分类模型对待检测的种子进行检测应用。本发明与现有技术相比的优点在于：使用语义分割和图像分类相结合的方法能够保证高效的去除背景，提取单个种子，从而提高多类种子分类的准确率。
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公开(公告)号：CN114514836A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210230108.4
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
Abstract: 本发明属于生物防控技术领域，公开了一种抑制薇甘菊快速生长的生物方法，薇甘菊柄锈菌对非靶标生物的安全性测定；薇甘菊柄锈菌侵染过程的确定；薇甘菊柄锈菌抑制薇甘菊生长表型的测定；薇甘菊柄锈菌抑制薇甘菊激素合成的测定；薇甘菊柄锈菌抑制薇甘菊光合作用的测定。本发明通过对薇甘菊叶片净光合速率、气孔导度的测量和卡尔文循环途径相关代谢物的含量分析，发现薇甘菊柄锈菌侵染后可显著降低叶片的光合速率和气孔导度并抑制卡尔文循环途径相关化合物的含量，其中，净光合速率下降了10.57％，气孔导度降低26.03％，卡尔文循环途径相关化合物的含量降低1.9至3.4倍。
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公开(公告)号：CN115011591B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202210757663.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
IPC: C12N15/10 , C12N15/113 , C12N15/82 , A01H5/06 , A01H6/14
Abstract: 本发明公开了一种用于抑制薇甘菊生长发育的RNAi分子制备方法，本发明采用RNA干扰技术，RNA干扰是植物在长期进化过程中形成的一种重要防御机制，利用RNAi技术去抑制其根系发育可有效的控制薇甘菊的扩散，为生物防治实践中通过RNA干扰技术抑制薇甘菊生长发育能力的靶向防控技术研究提供理论依据；通过筛选出拟南芥中已明确基因AtEXPA4具有与根系发育相关的功能，该基因的主要功能是敲除AtEXPA4基因使主根生长缓慢。利用Blastp比对，以e‑value值(56)对比文件郭磊;胡佳;肖文娟;刘春林.拟南芥AtLCR67干扰质粒的构建及转基因植株的鉴定.作物研究.2015,(03),5-9.
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公开(公告)号：CN115331124A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210962022.0
申请日：2022-08-11
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感的入侵植物生物量估算方法，包括以下步骤：①获取研究区域的无人机RGB影像数据，采集地面样方实测生物量数据；②利用Agisoft PhotoScan获取区域的正射影像数据，基于深度学习提取研究区域的入侵植物分布图；③构建样方图像的17个特征变量，利用线性回归、随机森林回归、极限梯度提升回归、岭回归、K近邻回归五种模型对入侵植物地上生物量进行估算。④利用图像扩充技术对样本数据进行扩充，进一步提高生物量估算模型稳定性，选择最优的回归模型，对研究区域的入侵植物地上生物量制图。本发明解决了在野外复杂环境下，入侵植物地上生物量人工调查工作难度大，难以获取大量样本数据和估算结果精度较低等技术问题。
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