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1.
盐渍土在我国的分布区域非常广泛,尤其是在沿海地区,盐渍土由于自身的盐胀性和腐蚀性会对公路路基造成很大的破坏。因此,公路盐渍土路基的防腐蚀处理和病害防治对保证公路工程的建设质量具有重要意义。基于此,本文对公路盐渍土路基的病害成因进行了简要的分析,并提出了相应的防治策略。 相似文献
2.
3.
真菌侵染造成的腐烂是影响玉露香梨采后贮藏的主要因素。为明确导致玉露香梨采后腐烂的病原菌种类及其生物学特性,对其采后病原菌进行分离纯化,结合形态学和分子生物学特征确定其种类,并明确在不同温度、pH、碳源和氮源条件下病原菌的生长情况。结果表明:Alternaria alternata、Aspergillus、Penicillium polonicum和Fusarium是导致玉露香梨采后腐烂的主要病原菌。Alternaria alternata和Fusarium的最适生长温度为25~30 ℃,而Aspergillus和Penicillium polonicum最适生长温度分别为25~35 ℃和20~25 ℃;Alternaria alternata和Aspergillus的最适生长pH分别为6~10和7,而Penicillium polonicum和Fusarium最适生长pH则均为5~7;Alternaria alternata和Penicillium polonicum的最适生长碳源分别为葡萄糖和甘露醇,Aspergillus和Fusarium最适生长碳源为麦芽糖;Alternaria alternata、Aspergillus和Fusarium最适生长氮源为牛肉膏,而Penicillium polonicum最适生长氮源为蛋白胨。 相似文献
4.
公路隧道服役过程中会产生诸多衬砌病害,其会影响隧道的结构耐久性与运营安全性,对隧道表观病害进行高效智能化识别至关重要。常用的人工巡检方式效率低下且准确率低,而基于深度学习算法进行表观病害智能识别能提高检测的效率和准确性,相较于传统方法而言在实际隧道工程中具有更好的应用前景。利用深度学习可以学习隧道病害的特征信息,有利于未来隧道病害识别智能化的发展。简述深度学习在隧道表观病害识别中的应用原理,从人工拍照方法、数字图像采集和激光扫描技术三方面介绍病害图像的采集,从标注软件和数据增强方法总结数据集的构建和扩充方法,在图像分类、目标检测、语义分割三方面总结深度学习算法在隧道病害检测的应用现状,归纳当前应用的不足之处,最后分析与展望深度学习在隧道表观病害智能化识别方向广泛应用需要研究的问题与方向。 相似文献
5.
水产行业是国民经济重要产业之一, 水产养殖过程中病原微生物造成鱼类病害频发, 人鱼共患病原菌会对人类健康构成威胁, 水产品安全问题日益突出。人鱼共患病原菌检测方法对于病害的发现、预防及水产行业的健康可持续发展具有重要意义。人鱼共患病原菌包括人鱼共患细菌性病原和人鱼共患寄生虫病原等。本文对水产品中常见的人鱼共患细菌性病原的种类及其危害性、细菌性病原分子生物学检测方法的原理和应用及成簇的规律间隔的短回文重复序列(clustered regularly interspaced short palindromic repeats, CRISPR)基因编辑技术在病原菌检测方面的最新研究进展进行了综述, 为研发易携带且简便快速的新型核酸检测方法及产品及水产品中人鱼共患病原菌的检测和防治提供参考和借鉴。 相似文献
6.
7.
杏采后易受病原菌侵染,本研究通过对采后贮藏期间‘金太阳杏’和‘胭脂杏’果实发病部位的病原菌进行分离、纯化,并将纯化后的菌株回接到相应品种的健康果实上,出现与分离发病果实相同的病症,经形态学特征分析、真菌r DNA内转录间隔区(internal transcribed spacer,ITS)的序列分析并构建系统发育树,从杏果实共分离到5株病原菌。从‘金太阳杏’分离到3株病原真菌,其中325#为甜樱间座壳菌(Diaporthe eres),327#为葡萄座腔菌(Botryosphaeria dothidea),328#为出芽短梗霉(Aureobasidium pullulans),从‘胭脂杏’果实分离得到两株病原真菌,分别为326#椭圆葡萄孢菌(Botrytis elliptica)和331#灰葡萄孢菌(Botrytis cinerea)。D. eres、B. dothidea、A. pullulans和B. elliptica为杏果实上未见文献报道的病原真菌,而B. cinerea未有发现侵染‘胭脂杏’的报道,研究结果旨在为杏果实的生物防治措施提供一定的参考。 相似文献
8.
烟草叶部病害种类繁多,病理复杂,严重影响烟草产量及品质,烟草病害精准检测是烟草病害及时防治的前提。传统检测方式精准性差、效率低,基于深度学习的算法可提高烟草病害检测准确性。本文以5种较为常见的烟草病害(普通花叶病、黄瓜花叶病毒病、赤星病、烟草野火病、气候性斑点病)为研究对象,构建基于YOLOv3的烟草病害检测模型,实现烟草多类病害的精准快速检测。使用Darknet53特征网络提取烟叶病害特征并将不同尺度病害特征融合,并用K-means++算法对融合后特征进行分类和位置预测,通过非极大值抑制算法(NMS)去除冗余框,得到病害区域预测框。用田间实际采集的烟草病害数据集,对构建的YOLOv3病害检测模型与SSD(Single Shot multibox Detector)模型对比测试。结果表明,YOLOv3的mIoU为0.81,明显优于SSD的0.73,且YOLOv3模型的mAP为0.77,也高于SSD的0.69。本研究构建的YOLOv3烟草病害检测模型能有效定位烟叶病害区域,实现多类烟草病害的检测,为精准病害防治提供参考。 相似文献
9.
我国的旧桥数量庞大,而且在交通运输中还承担着很重要的角色,这些桥梁出现病害也比较多,而加固方法多种多样,如何进行合理的加固是目前研究比较热门的方向.本文针对行业现状,以既有的简支梁桥典型病害成因分析为基础,以本行业及相关行业的理论、规范、标准为工具,提出了路桥桥梁常见病害维修控制养护方法和路桥施工技术质量安全保障体系,完善了现有的养护规范里的病害内容,这一研究成果可应用于大量的既有公路桥梁改造工程. 相似文献