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三七收获机挖掘铲减阻特性分析与试验

农业机械学报 2024年第7期55卷 179-190,199页

作者：王法安倪畅张兆国徐红伟解开婷王博洋昆明理工大学现代农业工程学院昆明650500 云南省高校中药材机械化工程研究中心昆明650500

针对丘陵山区三七机械化收获挖掘阻力大和根茎损伤率高的问题,以不同铲型挖掘铲为研究对象,开展三七收获机挖掘铲作业机理与参数优化对比试验。通过理论分析与力学计算,确定各铲型挖掘铲主要结构参数,并通过Solidworks建立挖掘铲三维模... 详细信息

针对丘陵山区三七机械化收获挖掘阻力大和根茎损伤率高的问题,以不同铲型挖掘铲为研究对象,开展三七收获机挖掘铲作业机理与参数优化对比试验。通过理论分析与力学计算,确定各铲型挖掘铲主要结构参数,并通过Solidworks建立挖掘铲三维模型。开展4种铲型挖掘铲的位移流向仿真对比试验,追踪根茎颗粒和土壤颗粒空间运动轨迹,获得三轴位移分部,表明野猪头部仿生曲线特殊的曲率变化对破土阻力有显著影响,仿生铲面通过改变土壤颗粒流动方向,从而降低挖掘阻力。利用Design-Expert 13软件,以挖掘铲铲长、铲宽和铲刃倾角为试验因素,以挖掘阻力为试验指标进行组合试验,得到最优作业参数组合为:铲长354 mm、铲宽40 mm、铲刃倾角70°,在该组合下平均挖掘阻力为439.75 N。开展高速摄影试验,获取三七根茎和土壤运动轨迹,结果表明三七根茎和土壤颗粒运动趋势与仿真试验一致,验证离散元模型可靠性。搭建试验台架,以入土角、铲片间距和挖掘速度作为试验因素,以挖掘阻力作为试验指标进行正交试验,得到不同工作参数对挖掘阻力影响的主次顺序为入土角、铲片间距、挖掘速度,最优工作参数组合为入土角15°、铲片间距80 mm、挖掘速度0.4 m/s。综合评估挖掘铲减黏降阻性能,仿生式挖掘铲作业效果最优。

关键词：挖掘铲三七收获机减阻特性挖掘阻力离散元仿真

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霍山石斛黄烷酮合酶Ⅱ的克隆及功能分析

中国中药杂志 2024年第1期49卷 70-79页

作者：陆海波黄晓郑志玉陈创博沈晓晓高新怡张艳梅彭华胜韩邦兴易善勇皖西学院生物与制药工程学院、大别山中医药研究院安徽省中药生态农业工程研究中心安徽六安237012 中国中医科学院中药资源中心道地药材品质保障与资源持续利用全国重点实验室北京100700

黄酮碳苷是一类广泛参与植物防御反应且有着广泛药理活性的天然产物,同时也是霍山石斛中一类重要活性成分。黄烷酮合酶Ⅱ已被证实是植物黄酮碳苷合成途径的关键酶,其催化产物2-羟基黄烷酮是多数已报道黄酮碳苷合成的前体化合物。该研究... 详细信息

黄酮碳苷是一类广泛参与植物防御反应且有着广泛药理活性的天然产物,同时也是霍山石斛中一类重要活性成分。黄烷酮合酶Ⅱ已被证实是植物黄酮碳苷合成途径的关键酶,其催化产物2-羟基黄烷酮是多数已报道黄酮碳苷合成的前体化合物。该研究基于已报道的黄烷酮合酶Ⅱ氨基酸序列,从构建的霍山石斛基因组本地化数据库中筛选并验证出一个黄烷酮合酶Ⅱ(DhuFNSⅡ)基因,验证其功能发现该酶可体外催化柚皮素和乔松素分别生成芹菜素和白杨素。DhuFNSⅡ的开放阅读框(ORF)为1 644 bp,编码547个氨基酸,亚细胞定位显示该蛋白定位在内质网上。RT-qPCR结果表明DhuFNSⅡ在茎中的表达量最高,其次是叶、根。霍山石斛经4种生长过程中常遇的非生物胁迫处理后,各组织中DhuFNSⅡ等目标基因的表达量均发生显著上调,但在各处理组中的上调程度却各不相同,其中干旱和冷胁迫对基因表达量影响更为显著。通过对DhuFNSⅡ的鉴定与功能分析,将有助于解析霍山石斛品质代谢物黄酮碳苷形成的分子机制,并为其品质形成及科学栽培提供参考。

关键词：霍山石斛黄烷酮合酶Ⅱ 黄酮碳苷催化活性非生物胁迫

基于网络药理学霍山石斛治疗肝损伤作用机制探讨及体内实验验证

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药物评价研究 2024年第7期47卷 1502-1512页

作者：林彩霞陈涛王成贾婉秋廖茂梁韩邦兴顾欣雨袁秀珍刘东苏婷安徽中医药大学药学院安徽合肥230012 皖西学院生物与制药工程学院安徽六安237012 霍山县天下泽雨生物科技发展有限公司安徽六安237012 安徽省中药生态农业工程研究中心安徽六安237012 安徽省现代中药产业共性技术研究中心安徽六安237012

目的基于网络药理学、分子对接及体内实验方法探讨霍山石斛对肝损伤的治疗作用及其机制。方法运用中国学术期刊全文数据库(CNKI)、PubChem等数据库获取霍山石斛成分,通过GeneCards数据库筛选肝损伤相关基因,将成分靶点与疾病基因交集后... 详细信息

目的基于网络药理学、分子对接及体内实验方法探讨霍山石斛对肝损伤的治疗作用及其机制。方法运用中国学术期刊全文数据库(CNKI)、PubChem等数据库获取霍山石斛成分,通过GeneCards数据库筛选肝损伤相关基因,将成分靶点与疾病基因交集后构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络图,进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,Cytoscape构建“药物-化合物-靶点”网络图,利用AutoDock Tools对关键活性成分和核心靶点进行分子对接。构建乙醇诱导的肝损伤小鼠模型,通过观察肝脏病理学改变,试剂盒法测定血清中天冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)及白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)水平,通过实时荧光定量逆转录PCR(qRT-PCR)检测酒精性肝损伤小鼠肝脏中相关基因的表达,考察霍山石斛对酒精性肝损伤小鼠的影响。结果筛选出霍山石斛中33个活性成分,与肝损伤共有靶点224个,包含AKT1、EGFR、SRC等,涉及癌症途径、PI3K/Akt通路等。体内实验结果显示,霍山石斛水提物能够缓解小鼠酒精性肝损伤,并极显著降低AST、ALT和TNF-α、IL-6水平(P<0.01),极显著下调IκB激酶(IKK)、核因子-κB(NF-κB)、蛋白激酶B(Akt)mRNA表达水平(P<0.01)。结论网络药理学分析及动物实验结果,初步证明霍山石斛水提物可以通过下调Akt、IKK、NF-κB mRNA表达水平,影响NF-κB信号通路上游,参与酒精性肝损伤通路中炎症反应的调控,提示霍山石斛具有改善酒精性肝病的潜在作用,为揭示霍山石斛治疗肝损伤作用机制提供参考。

关键词：霍山石斛肝损伤网络药理学 IκB激酶(IKK) PI3K/Akt/NF-κB信号通路

LSVSH描述符:高鉴别强鲁棒的点云局部特征统计直方图

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 248-257页

作者：吴鹏鹏梁栋赵宝周磊安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰,使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能,提出一种局部曲面变化统计直方图(local sur-face variation based sta... 详细信息

三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰,使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能,提出一种局部曲面变化统计直方图(local sur-face variation based statistics histogram,LSVSH)描述符.首先设计一种不依赖于局部参考轴(local reference axis,LRA)的新属性(称为曲率属性),增强描述符对LRA误差的稳健性;然后沿径向剖分局部空间,在每个子空间中统计3个角度属性和1个曲率属性生成LSVSH描述符,实现对局部曲面信息的全面稳健描述.在B3R,U3M,U3OR和QuLD这4个数据集上进行大量的实验,结果表明,LSVSH在4个数据集上的RPC下面积(the area under the recall-precision curve,AUCpr)值分别为0.95,0.70,0.54和0.10,优于现有的局部特征描述符的性能;在U3M数据集上的正确配准率和在U3OR数据集上的正确识别率分别达到70%和100%,验证了LSVSH应用于物体配准和识别任务上的有效性.

关键词：局部特征描述符局部参考轴点云配准点云识别

基于轻量级密集多尺度注意力网络的小麦叶部锈病识别方法

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农业机械学报 2024年

作者：鲍文霞赵诗意黄林生梁栋胡根生安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

人工诊断小麦锈病成本高、效率低，已无法满足现代农业生产的需要。本文提出了一种轻量级密集多尺度注意力网络模型（Mobile-Dense multi-scale attention net， Mobile-DMSANet），用于自动识别田间自然场景中的小麦叶部锈病（条锈病... 详细信息

人工诊断小麦锈病成本高、效率低，已无法满足现代农业生产的需要。本文提出了一种轻量级密集多尺度注意力网络模型（Mobile-Dense multi-scale attention net， Mobile-DMSANet），用于自动识别田间自然场景中的小麦叶部锈病（条锈病和叶锈病）。该模型在输入层设计了一个快速下采样模块（Fast subsampling block， FSB），它在不增加计算成本的前提下提高模型的特征表达能力。模型的特征提取层使用3个轻量级特征提取模块（Dense multi-scale attention， DMSA）来提取小麦叶部锈病的特征。DMSA模块设计了一个多尺度的3路卷积层（Multi-scale three-way convolution， MSTC）用于获得不同尺度大小的感受野，以提高模型的表达能力和对不同尺寸锈病的感知能力。DMSA模块中6个MSTC层通过密集连接实现特征重用，不仅大大减少了模型的参数数量，而且提高了对这两种相似的小麦叶部锈病的特征提取能力。在DMSA模块中还引入了协调注意力机制（Coordinated attention， CA），来提高对病害信息的敏感性，并抑制图像中的背景信息。模型的输出层使用Softmax函数实现小麦叶部锈病识别。结果表明，Mobile-DMSANet模型在测试数据集上的识别准确率为96.4%，高于经典CNN模型（如ResNet50、AlexNet）和轻量级CNN模型（如ShufflenetV2、Densenet系列）。Mobile-DMSANet仅有4.54×105个参数，与其他轻量级模型相比大幅下降。本文所设计模型可用于移动端小麦叶部锈病的自动识别。

关键词：小麦条锈病小麦叶锈病病害识别轻量级卷积神经网络

面向无人机遥感图像中茶叶枯病检测的轻量型网络

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农业机械学报 2024年

作者：胡根生谢一帆鲍文霞梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，本研究设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶... 详细信息

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大，病斑和背景之间相似性高等问题，本研究设计了一个轻量型网络LiTLBNet，用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络，用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征，减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块，帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征，减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检，同时删除原基线网络最大的特征图，以减少计算量和模型大小。此外，本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量，提高小样本条件下LiTLBNet网络的泛化能力。实验结果表明，利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%，mAP为78.5%，与YOLO v5s接近。然而，LiTLBNet的内存占用量只有2.0MB，只有YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

关键词：茶叶病害目标检测无人机遥感深度学习轻量型网络

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基于无人机图像的小麦麦穗计数方法

农业机械学报 2024年

作者：鲍文霞苏彪彪胡根生黄承沛梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题，提出了一种基于FE-P2Pnet（Feature Enhance-Point To Point）的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。首先，对无人机图像进行亮度和对比度增强，增大麦穗目标与... 详细信息

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题，提出了一种基于FE-P2Pnet（Feature Enhance-Point To Point）的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。首先，对无人机图像进行亮度和对比度增强，增大麦穗目标与背景之间的差异度，减少叶、杆等复杂背景因素的影响。其次，引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络，以解决麦穗密集的问题。同时，针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题，在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块，将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息相互交互，使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息；针对麦穗尺寸不一的问题，在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块，使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息；为了更好地对目标进行分类，使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数，该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权，进一步突出特征。实验结果表明，在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat ZWF)上，麦穗计数的Mae（平均绝对误差）、Mse（均方误差）和Acc(平均精确度)分别达到了3.77、5.13和90.87%，相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet（Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等，表现最佳。与基线网络P2Pnet相比，Mae和Mse分别降低了23.2%和16.6%，Acc提高了2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性，对采集的其它4种不同品种的小麦（AK1009、AK1401、AK1706和YKM222）进行了实验，实验结果显示，麦穗计数的平均Mae和Mse值为5.10和6.17，准确率也达到了89.69%，表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。本文的研究可以为小麦麦穗计数相关研究提供一定的支持和帮助。

关键词：无人机图像麦穗计数 FE-P2Pnet FEM Wheat-ZWF数据集

LDASH:高鉴别力强鲁棒性的点云局部特征描述符

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激光与光电子学进展 2024年第12期61卷 219-229页

作者：周磊赵宝梁栋王梓涵刘强安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601

三维局部特征描述是三维计算机视觉的重要研究方向,被广泛用于三维感知任务中,以获取两片点云之间的点对应关系。针对现有大多数描述符存在的鉴别力低和鲁棒性弱等问题,提出一种局部分区属性统计直方图(LDASH)描述符。LDASH描述符基于... 详细信息

三维局部特征描述是三维计算机视觉的重要研究方向,被广泛用于三维感知任务中,以获取两片点云之间的点对应关系。针对现有大多数描述符存在的鉴别力低和鲁棒性弱等问题,提出一种局部分区属性统计直方图(LDASH)描述符。LDASH描述符基于局部参考轴(LRA)构建,首先沿径向划分局部空间,然后在每个划分分区中统计5个特征属性,实现空间和几何信息的全面编码。在LDASH描述符中,提出一种用于局部特征描述的新属性——距离加权角度值(DWAV)。DWAV的构成不依赖LRA,增强了描述符对LRA误差的鲁棒性。此外,提出一种针对点云分辨率变化的鲁棒性增强策略,以降低实际测试中点云分辨率变化对描述符的干扰。在6个具有不同应用场景和干扰类型的数据集上对LDASH描述符的性能进行全面的评估,结果表明:LDASH描述符在所有数据集上的性能都明显优于现有描述符;与性能第二高的分区局部特征统计描述符相比,LDASH描述符的鉴别力平均提高约16.3%,鲁棒性平均增强约7.5%。最后,将LDASH描述符应用于点云配准,实现了最好的配准性能,其与5种转换估计算法结合后的平均正确配准率达到了73%。

关键词：机器视觉局部特征描述符局部参考轴特征描述点云配准

不同生态环境及生长年限对多花黄精品质及其根际微生物的影响

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特产研究 2024年

作者：张钰蔡学飞徐涛李国四陈创博夏桐孙奕吴丽娟韩邦兴易善勇安徽中医药大学药学院安利(中国)日用品有限公司皖西学院安徽省中药生态农业工程研究中心安徽省大别山中医药研究院

为探讨不同生境及不同龄节皖产多花黄精根际微生物与活性成分之间的相关性。本研究基于高通量测序技术，对皖产多花黄精在野生和大田环境下各龄节根际微生物的多样性及组成进行测定，通过紫外分光光度法测定活性成分（总多糖和总皂苷）... 详细信息

为探讨不同生境及不同龄节皖产多花黄精根际微生物与活性成分之间的相关性。本研究基于高通量测序技术，对皖产多花黄精在野生和大田环境下各龄节根际微生物的多样性及组成进行测定，通过紫外分光光度法测定活性成分（总多糖和总皂苷）含量。结果表明，真菌有效序列隶属于12门，44纲，107目，229科，422属，在相对丰度排名前10的真菌中，未发现与总多糖和总皂苷含量呈显著性相关的菌属；细菌有效序列隶属于9门，20纲，42目，70科，10属，在相对丰度排名前10的细菌中，Lactococcus属、Desulfovibrio属、Turicibacter属与总多糖和总皂苷含量均呈正相关，是后期重点关注和开发的优势菌属。本研究分析了皖产多花黄精在不同生态环境及生长年限下根际微生物与活性成分之间的相关性，研究结果可为多花黄精的科学栽培与品质提升提供科学依据和理论支撑。

关键词：多花黄精根际微生物生长环境生长年限活性成分