摘要：环介导等温扩增技术(loop-mediated isothermal amplification,LAMP)是一种新型核酸等温扩增技术,其原理是当温度为60~65℃时,DNA处于动态平衡状态,DNA双链打开,此时依赖Bst DNA聚合酶的链置换活性,使DNA可以在60~65℃的恒温下进行合成。其扩增引物是基于靶基因的6个特异性区域设计的,扩增阶段需要引物与样品DNA完全结合,才可以进行扩增,所以LAMP技术具有高特异性与高灵敏性。其反应温度恒定,不需要额外的控温设备,理想条件下仅需保温杯,即可进行DNA扩增。在田间检测时,只需提取样品总DNA,即可于田间进行病害检测,缩短了检测流程及时间,使病害检测更高效更便捷。在反应前或反应后加入特定染色剂,即可通过染色剂的变色情况进行反应结果的判定,使反应结果可视化。目前该技术已凭借其特异性高、灵敏性高、所用仪器简单(恒温水浴锅或保温杯即可)、检测效率高和检测结果可视化等优点,广泛应用于临床病原微生物检测、食品微生物检测、环境微生物检测、植物或微生物基因鉴定等领域。在农业病害的病原微生物(真菌、细菌、病毒、线虫)快速检测和诊断领域,已有很多研究针对各种病害建立了相应的LAMP检测技术。本文简要综述了LAMP技术原理、反应结果判定、优缺点和该技术目前在农业常见病原物检测中的应用,并对LAMP技术的应用前景进行了进一步的展望。

摘要：农业病害会导致作物脱叶早,光合作用减弱,从而影响作物质量,减少农民收入。针对病害初发期间目标小、背景复杂和室外光线变化大导致的目标误检问题,本文提出一种融合轻量级网络的YOLOv4检测算法。首先对主干网络进行剪枝并增加多尺度的分组卷积提高模型对复杂背景的抗干扰性,其次设计轻量级SCE(space channel expand)注意力机制降低深层网络中细节信息丢失的影响。最后设计跳跃连接特征金字塔(jump connection feature pyramid network,JC-FPN)替换PAnet(path aggregation network)特征融合模块从而进一步实现模型轻量化。实验结果表明,改进算法在本文数据集上的mAP50达到了84.17%,检测速度为50 FPS,相比于YOLOv4检测算法分别提高了0.71%和10 FPS,满足移动端对农业病害的检测精度和速度的要求。

摘要：苹果叶片病害检测对苹果生产至关重要,为达到病害检测精度,对YOLOv7算法进行改进。首先用C3网络层替换部分ELAN层,使模型在简化的同时具有较好的精确度。其次在YOLOv7的Head部分的MP层加入SimAM注意力机制,提高网络的分类能力。最后,结合知识蒸馏理论,使用训练的大模型指导改进后的模型进行学习,进一步提高模型的识别精度。使用苹果叶片数据集测试所设计的模型,其mAP结果为92.29%。实验显示,该文设计的模型对YOLOv7的苹果叶片病害识别能力有较大提升,与当前主流算法相比,具有一定的先进性。