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公开(公告)号：CN117095240A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311332316.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 一种基于细粒度特征的叶片分类方法和系统，其方法包含：叶片图像随机混乱模块对同一类的两张叶片图像分区块之后，再把所有区块进行随机重组，得到两张相同数量和尺寸的重组叶片图像，以混乱叶片的全局特征；使用深度学习网络提取叶片的原图特征和重组图特征：训练时，在特征层后面加全连接层，并计算分类损失和对抗损失向前传播；测试时，使用模型便可以提取原图的局部细粒度特征和全局特征，从而实现对叶片的分类。本发明对叶片图像进行重组，模型在重组图像上得不到全局特征时，将专注于学习叶片的局部细粒度特征，而原始图像的输入又可以提供模型全局特征的学习，从而大大提高叶片分类的精度。
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公开(公告)号：CN117510607B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311479627.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: C07K14/415 , C12N15/29 , C12N15/82 , C12N15/113 , A01H5/04 , A01H6/54
Abstract: 本发明涉及基因工程技术领域，尤其涉及一种GmLRM3蛋白及其在调控茎秆强度中的应用。所述GmLRM3蛋白包括：如SEQ ID NO.1所示的氨基酸序列。所述GmLRM3蛋白由如SEQ ID NO.2所述的核苷酸序列编码得到。本发明研究得到一种GmLRM3蛋白及其编码基因，该GmLRM3蛋白和植物的茎秆强度以及株高密切相关，通过在植物中过表达或敲除GmLRM3蛋白的编码基因可以有效调控植物的茎秆强度以及株高。本发明提供的GmLRM3蛋白及其编码基因可以用于抗倒伏大豆品种的培育，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117510607A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311479627.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: C07K14/415 , C12N15/29 , C12N15/82 , C12N15/113 , A01H5/04 , A01H6/54
Abstract: 本发明涉及基因工程技术领域，尤其涉及一种GmLRM3蛋白及其在调控茎秆强度中的应用。所述GmLRM3蛋白包括：如SEQ ID NO.1所示的氨基酸序列。所述GmLRM3蛋白由如SEQ ID NO.2所述的核苷酸序列编码得到。本发明研究得到一种GmLRM3蛋白及其编码基因，该GmLRM3蛋白和植物的茎秆强度以及株高密切相关，通过在植物中过表达或敲除GmLRM3蛋白的编码基因可以有效调控植物的茎秆强度以及株高。本发明提供的GmLRM3蛋白及其编码基因可以用于抗倒伏大豆品种的培育，具有广阔的应用前景。
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