采用深度卷积神经网络的路面破损智能识别

为有效识别沥青路面病害类别，将VGG卷积神经网络引入沥青路面病害识别中. 根据VGG模型随着卷积核深度的加深可获得图片更深层次特征的特点，将VGG模型最后一层卷积核的卷积深度加深，得到改进型VGG模型，并与原始VGG模型进行比较. 结果表明：改进型VGG模型每步用时278ms，相比于原始模型每步用时258ms略有增加，而病害识别精度进一步提升了1.36%，对龟裂、松散等复杂裂缝分别提高了1.12%、0.84%. 可见，VGG模型可有效识别路面病害，将其适当改进后效果更佳，对诸如松散、龟裂等复杂路面病害可做到精确识别，能及时、有效监测路面破损状况.     

基于DSR系统的嵌入式语音拨号系统设计

采用分布武语音识别(DSR)模式来设计和实现手机的语音拨号系统：在手机端进行特征参数的提取,然后通过无线信道传输到服务器端进行识别与训练,最后把结果送回到手机端。通过试验发现,该语音拨号系统识别率在90％以上,并且大大提高了语音质量和识别的速度。     

基于深度学习的混凝土表观病害智能分类器

为了更加精确地识别混凝土表观病害,首先收集了包含混凝土一般性病害、风化、露筋和裂缝四种表观病害的图片,利用图像处理技术对图像集进行了扩充;然后建立了深度残差网络模型,得到了混凝土四种表观病害的分类器;最后通过迁移学习对残差网络模型进行优化,得到最优分类结果.结果表明:该基于深度学习的混凝土表观病害分类器可以针对混凝土单个病害图像进行智能分类,经过迁移学习的优化,准确率达到了91.3%,对混凝土破损露筋病害的识别准确度达到了97.6%,可以满足实际工程中混凝土表观病害智能检测的需要.     

采用深度卷积神经网络的路面破损智能识别

为有效识别沥青路面病害类别,为后续养护对策的制定提供依据,将深度卷积神经网络,视觉几何组(Visual Geometry Group NetWork, VGG)技术引入沥青路面病害识别任务中。根据VGG网络结构随着卷积核深度的加深可获得图片更深层次特征的特点,将VGG模型最后一层卷积核中的卷积深度加深,获得改进后的VGG模型,并与VGG模型进行比较。结果表明：改进后的VGG模型用时为278ms/step,相比于VGG模型用时为258ms/step略有增加,而对病害的识别精度又进一步优化,提升了1.36,对龟裂、松散这类复杂裂缝分别提高了1.12%、8.4%。可见,采用VGG模型可以有效识别路面病害,将其适当改进后,效果更佳,相比于其他方法,对诸如松散、龟裂等复杂路面病害可做到精确识别,达到及时、有效监测、养护路面,防止路面进一步退化的目的。     

基于图像处理的新型智能植保系统的研究与开发

一种自动化、智能化的新型农业植保系统,以玉米叶部病害为试验材料,采用比传统算法更为简便、更实用的图像增强方法,目前可以针对玉米5种常见病害进行基本识别,采用计算机系统控制和喷洒药剂.进一步开发完善后可以应用于其他经济作物、大型的蔬菜基地、果园等场合.     

改进的Faster R-CNN用于苹果叶部病害检测

针对苹果叶部病害图像存在光照分布不均匀、对比度低、过亮或过暗区域细节丢失等问题,提出一种改进的Faster R-CNN苹果叶部病害检测方法,提高病害检测的准确率。由于HSV颜色空间中的H、S、V三个分量具有相对独立性,且光照及阴影部分的遮挡对H、S分量的影响很小,因此,将病害图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,再采用颜色恒常性（Retinex）算法对图像进行处理。然后,采用Faster R-CNN网络模型对苹果叶部的三种病害（雪松锈病、灰斑病、黑星病）进行目标检测。实验结果表明：该方法提升了检测苹果雪松锈病、灰斑病、黑星病的平均精度,分别提高了4.03%、7.14%和13.77%,整体平均精度提升了8.32%。每幅图像的检测时间为0.201 s,单张图片检测时间减少了42 ms,确保了检测的实时性,这对于病害的预防具有重要意义。     

改进ACGAN数据增强的番茄叶片病害识别

【目的】为了获得足够的番茄叶片病害图像，提高番茄病害的识别准确率，提出了一种新的基于生成对抗网络的数据增强方法(Hidden parameter label and Attention attached Multi scale ACGAN,HAM＿ACGAN).【方法】在生成对抗网络的基础上，为了补充类内信息，将隐参数标签连接到输入噪声上，以控制不同类别病害的叶片生成；同时设计一个带有残差注意力块的生成器捕获叶片中的病害信息，生成病害特征明显的番茄叶片；最后利用多尺度判别器丰富生成图片的细节纹理。【结论】实验表明，提出的数据增强方法能够生成病害特征明显的番茄叶片，能够满足神经网络训练所需的大量数据，进而提高病害识别网络的识别精度。     

用于自动导引车辆的数字工位实时识别系统设计

开发了用于自动导引车辆的数字工位视觉识别系统.根据路面区域、导航线区域和数字工位区域的不同颜色特征,以彩色图像中的R分量(红色分量)为处理对象,利用红色分量在每一副采集图片的像素分布中寻找字符可能出现的区域;根据HIS颜色空间特征参数饱和度S和色调H,提取数字工位;快速校正后,利用字符的整体结构特征进行数字初步分类,优化字符特征区域的确定及统计办法,在改进的特征统计基础上进行数字的再辨识.现场实验表明,该系统可获得较好的识别效果(正确率达到98%),字符提取耗时16 ms,校正、识别总耗时47 ms,满足车辆数字工位识别实时性、准确性、鲁棒性的要求.     

基于Tiny-YOLO的苹果叶部病害检测

由于苹果叶片纹理复杂多变,相似病害难以判断,识别速度难以快速提升,苹果叶部病害的识别仍存在较大研究空间.为实现苹果叶部病害快速、有效的自动检测,本文将Tiny-YOLO应用于苹果叶部病害检测.实验结果表明,Tiny-YOLO模型的mAP和IoU分别为99.86%和83.54%,检测速度达280 FPS,能够有效实现苹果叶部病害检测.     

基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别

为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型.在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率.为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力.结果 表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准确率可达到97.25％,较VGG-16、Inception-V3和ResNet50等网络分类效果更好,相较于Resnet50训练速度明显提升.可见本文方法训练速度快,识别精度高,可为玉米病害检测提供借鉴.     

浅议道床病害及防治

道床病害会直接影响线路上部建筑的正常工作状态,造成钢轨变形、夹板折断和轨道几何尺寸变化大等现象,加大了维修成本和养护难度。在分析道床病害产生原因的基础上,提出了防治道床病害的建议。     

西瓜、籽瓜根病种类的研究

1989～1990年,在石河子、奎屯一带,分别在西瓜和籽瓜的苗期和生长中期,共采集病株标本180份,经分离、回接、再分离,确定致病的病原菌有五种类型,经鉴定分别为:丝核菌(Rhizoctonia solani)、镰刀菌(Fusarium spp)、尖孢镰刀菌(Fusarium oxysporium)、瓜类蔓枯病菌(Mycosphaerella capsicia)、瓜类疫霉菌(Phytophthora melonis),分别引起西瓜和籽瓜的立枯病、烂根病、枯萎病、蔓枯病和疫霉病。苗期以丝核菌引起的立枯为主,占64％,镰刀菌烂根占32％。成株期以镰刀菌引起的枯萎病为主占87％,疫霉病4.6％,蔓枯病占3.8％,丝核菌占2.3％。     

沥青再生王封层(CAP)在路面病害处治中的应用

简要介绍了侯运高速公路工程概况,分析了路面病害的成因,重点探讨了沥青再生王封层(CAP)技术在路面病害处治中的应用。     

肺心病并发冠心病68例临床分析

目的：探讨肺心病并发冠心病的临床特点．方法：对2000-01～2007-01在通辽市科尔沁区第一人民医院心内科住院确诊的68例肺心病并发冠心病患者。进行临床表现、心电图、X线胸片、超声心动图等分析．结果：肺心病并发冠心病缺乏典型心绞痛,心电图检查出现左胸导联S-T段压低或冠状T波及V1-3导联QS波者19例（27．9％）;21例患者做了24小时动态心电图11例（52．3％）有发作性心肌缺血改变;X线胸片左心室增大12例及双室扩大6例均伴有主动脉迂曲、延长、钙化（26．5％）;超声心动图左室前壁运动幅度减弱26例（38．2％）．8例行冠状动脉造影,发现右冠状动脉阻塞．结论：肺心病合并冠心病的临床症状不典型,诊断较为复杂,不能套用冠心病的诊断标准,必须结合病史、冠心病的危险因素、临床表现。心电图、24小时动态心电图、心脏超声、X线胸片、心肌酶谱、冠脉造影等综合分析做出诊断．     

精神病患者经济状况与医疗保障调查

目的 :调查精神病患者 (观察组 )与综合医院患者 (对照组 )经济状况与医疗费支付情况。方法 :采用问卷调查表对观察组 119名患者、对照组 111名患者的职业状况 ,经济收入和住院费用支付方式等项目进行调查。结果 :两组在年龄分布上有显著差异 ,观察组年龄普遍低于对照组 ;观察组经济收入明显低于对照组 ;观察组自费比例偏高 ,与对照组有显著性差异。结论 :针对精神病患者这一特殊群体 ,社会应提供医疗保障体系 ,并增加就业机会 ,促进其社会功能恢复。     

盐渍土地区道路病害与防治

阐述了我国盐渍土地区主要道路病害类型及其成因和病害处治方法研究的意义 ;针对不同盐渍土地区的实际地质水文情况和施工条件 ,详细介绍了多种现有道路病害防治方法     

禽康对鸡肠道性疾病的防治效果研究

根据中兽医学的基本理论和多年临床实践,筛选出一种纯中药制剂—禽康,用于防治鸡肠道性疾病,取得了满意的治疗效果.试验表明：该制剂对鸡白痢、沙门氏菌、大肠杆菌病具有显著的防治效果,能提高机体免疫功能,并能促进雏鸡生长,提高产蛋率,具有明显的经济效益和社会效益,在临床上具有较大的推广应用价值.     

将慢性病纳入新农合的经济学分析--以西安市为例

以西安市为例,对将慢性病纳入新型农村合作医疗（新农舍）的前后进行了供求分析。将慢性病纳入新农合后,西安市实施了一系列的政策。虽然这些政策最终降低了医疗服务价格,但是对于慢性病给农民带来的经济压力并无明显的减轻。因此,建议加大政府投入,完善医疗保障制度,转变“重医轻防”的传统医学观念来解决慢性病纳入新农合所带来的隐性问题。     

精准医学应用于罕见神经疾病的现状与前景

 罕见神经疾病往往具有病因不明、疾病进行性发展、表型差异性大等特点,在诊治方面始终面临着巨大挑战。近年来,精准医学在罕见神经疾病中的应用愈加广泛,在探索发病机制、细化诊断分型、改善治疗手段、评估风险与积极预防等方面显现出良好的前景。此外,精准医学可以连接基础和临床,对于创新疾病诊治思路有重要提示作用。尽管罕见病信息资源整合程度有限、组学数据释读仍存在困难,但随着生物信息学和计算技术的飞速发展,精准医学在罕见神经疾病方面的应用前景仍然值得期待。精准医学研究有望促成罕见神经疾病诊疗水平的飞跃。     

植物病害潜伏侵染研究进展

潜伏侵染是病原菌侵入到寄主组织后不马上发病,而要等到寄主或环境条件适宜才表现症状的一种侵染现象,生物鉴定法、组织学法和血清学法可用于确定某一病害是否存在潜伏侵染。已知果树和农作物病害存在潜伏侵染现象的主要有香蕉炭疽病（Ｃｏｌｌｅｔｏｔｒｉｃｈｕｍ ｇｌｏｅｏｓｐｏｒｉｏｉｄｅｓ）、西红柿腐烂病（Ａｌｔｅｒｎａｒｉａ ａｌｔｅｒｎａｔａ）、羽扇豆茎腐病（Ｐｈｏｍｏｐｓｉｓ ｌｅｐｔｏｓｔｒｏｍｉ－f