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基于改进RT-DETR的叶菜干烧心症状检测方法
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作者 林开颜 周纪元 +4 位作者 吴军辉 杨学军 陈杰 司慧萍 祝华军 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
植物工厂中叶菜常出现干烧心胁迫症状,针对现有方法在症状初期检测性能不佳的问题,该研究提出一种干烧心症状检测模型RT-DETR-TB(real-time detection transformer for tip-burn)。模型采用基于星运算学习范式的StarNet作为主干网络,实... 植物工厂中叶菜常出现干烧心胁迫症状,针对现有方法在症状初期检测性能不佳的问题,该研究提出一种干烧心症状检测模型RT-DETR-TB(real-time detection transformer for tip-burn)。模型采用基于星运算学习范式的StarNet作为主干网络,实现模型轻量化并加速收敛。颈部编码网络中,联合星运算和通道先验注意力(channel prior convolutional attention,CPCA)设计星注意力特征融合模块(star-attention feature fusion,SAFF),以提升多尺度特征融合效果;并设计跨尺度边缘增强模块(cross-scale edge enhance,CSEE),利用浅层边缘特征信息改善小目标检测性能。试验结果表明,RT-DETR-TB的参数量为16.4M,检测速度达58帧/s,平均精度从86.0%提升至88.4%,小目标精度从46.8%提升至50.7%。同时在不同植物工厂光照环境中,模型对比主流检测方法展现出更好的准确性和鲁棒性。该模型能够满足干烧心症状的早期预警需求,为植物工厂自动化生产提供技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 模型 干烧心 rt-DETR 植物工厂
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基于改进RT-DETR的井盖病害轻量化检测算法
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作者 孟志永 吴晨曦 +4 位作者 王鹏 张明 张秀清 杨云飞 张龙龙 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期238-249,共12页
针对井盖病害检测任务中检测精度和轻量化难以平衡的问题,提出一种基于改进RT-DETR-R18的井盖病害检测算法。设计一种改进的主干网络,结合内容感知混合器(content-aware mixer,CAMixer)模块和CSP架构,提升网络的特征提取能力,并有效减... 针对井盖病害检测任务中检测精度和轻量化难以平衡的问题,提出一种基于改进RT-DETR-R18的井盖病害检测算法。设计一种改进的主干网络,结合内容感知混合器(content-aware mixer,CAMixer)模块和CSP架构,提升网络的特征提取能力,并有效减少模型的计算量。提出DTAB(dilated transformer attention block)模块,通过分组通道自注意力(grouped channel self-attention,G-CSA)避免多尺度下的信息泄露,通过掩码窗口自注意力(masked window self-attention,M-WSA)增强细节特征的提取能力。采用改进的RetBlockC3模块,引入Manhattan自注意力机制,进一步提升模型对局部细节和小目标的捕捉能力。提出一种改进的下采样模块PSConv(pinwheel-shaped convolution),通过多方向卷积核设计和尺度自适应机制,扩大感受野并增强细节区域的检测能力。实验结果表明,与原始RT-DETR-R18模型相比,改进后的RT-DETR在井盖病害数据集上mAP@0.5从86.2%提高到92.0%,计算量从58.6 GFLOPs降到45.1 GFLOPs。在公开数据集RDD2022和NWPU VHR-10上,所提模型相比原始模型在mAP@0.5上分别提高4.7和1.0个百分点。所提算法在保持高精度的基础上,实现轻量化设计,满足井盖病害检测对效率和性能的实际需求。 展开更多
关键词 rt-DETR-R18 井盖病害 轻量化模型 注意力机制
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基于改进RT-DETR的有遮挡交通标志检测算法
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作者 于天河 杨壮壮 +2 位作者 胡金帅 常梦瑶 王文龙 《工程科学学报》 北大核心 2026年第2期393-408,共16页
针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏... 针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏,自建一个遮挡条件下的交通标志数据集.然后,在反向残差移动块中引入膨胀重参数块,构建了一个轻量级的复合膨胀残差块来替换原始主干提取网络中的BasicBlock,增强了模型的特征提取能力.最后,对RT-DETR模型的损失函数进行了优化,提出了DS-IoU联合损失函数加快收模型敛速度.实验结果表明,改进后的算法在自制数据集上的m AP为94.2%,相比于原始算法增加量为4.7%,在公开数据集TT100K和CCTSDB2021的m AP分别为92.8%和91.7%,相比于原始算法增加量分别为3.1%和2.4%,Params和GFLOPs相比于原始的算法分别降低了26.0%和12.5%.本文提出的改进方法极大地减少了计算量和参数数量,有效提升了遮挡情况下的交通标志的检测精度. 展开更多
关键词 交通标志检测 rt-DETR 遮挡数据集 轻量化 联合损失函数
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基于改进RT-DETR的遥感图像目标检测算法
4
作者 肖锋 杨文豪 +2 位作者 张文娟 黄姝娟 周雨洁 《电子测量技术》 北大核心 2026年第2期192-202,共11页
遥感图像中的目标常呈细长、曲折等复杂形态,且伴随尺度变化大与背景干扰强等因素,导致现有检测方法易出现缺检和误检,难以满足高精度检测需求,为此,提出一种改进的遥感图像目标检测算法TriD-DETR。首先,通过动态调整卷积核形状并优化... 遥感图像中的目标常呈细长、曲折等复杂形态,且伴随尺度变化大与背景干扰强等因素,导致现有检测方法易出现缺检和误检,难以满足高精度检测需求,为此,提出一种改进的遥感图像目标检测算法TriD-DETR。首先,通过动态调整卷积核形状并优化通道适配与残差连接方式,设计了DKFE特征提取模块,该模块能够自适应地聚焦于细长曲折的局部区域,从而准确捕捉目标特征;其次,为了提高模型对复杂目标的定位和识别能力,提出DATE尺度内特征交互结构,在重构Transformer编码器的基础上引入可变形注意力机制,增强了模型对高级特征和深层语义信息的捕捉能力;最后,针对多尺度特征融合部分,提出DBFB多样性分支融合模块,通过组合不同尺度和复杂度的多样性分支使特征空间更丰富,从而增强模型的表达能力。实验结果表明,TriD-DETR算法在DIOR和RSOD数据集上分别达到86.8%和94.1%的mAP,相较于原模型RT-DETR-R18,分别提升了1.2%和2.3%,充分证明了TriD-DETR算法的可靠性与高效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 rt-DETR 注意力机制 多尺度特征融合
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基于RT-GLV的变电站电力人员绝缘手套穿戴检测方法
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作者 袁杰 万忠原 +3 位作者 加尔肯别克 杨怡程 祁鹏程 陈治润 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期25-32,共8页
变电站电力人员作业穿戴的绝缘手套有目标小、易遮挡的特点,而一般的特征融合网络往往会丢失小目标信息。针对此问题,构建一种多尺度小目标特征融合网络STPFM,对RT-DETR-R18模型进行改进,设计了电力人员绝缘手套穿戴模型RT-GLV。首先,用... 变电站电力人员作业穿戴的绝缘手套有目标小、易遮挡的特点,而一般的特征融合网络往往会丢失小目标信息。针对此问题,构建一种多尺度小目标特征融合网络STPFM,对RT-DETR-R18模型进行改进,设计了电力人员绝缘手套穿戴模型RT-GLV。首先,用STPFM网络代替CCFM网络,利用STPFM网络的SSFF模块、TFE模块融合多尺度特征信息,此外,增加一个以SSFF模块为核心的小目标检测层,增强模型对小目标信息的学习能力;其次,为解决替换的STPFM网络模型参数量过大的问题,构建一种轻量化PB_Block模块,只替换主干网络中包含小目标信息较少的P4、P5层的模块,在轻量化模型的同时,又降低小目标信息的损失;最后,采用PIoUv2损失函数增强模型对难易样本的学习能力。实验结果表明:RT-GLV模型在电力人员绝缘手套穿戴检测中表现优异,与RT-DETR-R18相比,mAP@0.5提高2.1百分点,F 1分数提高1.6百分点,参数量减少21.5%;在小目标检测方面,穿戴绝缘手套的AP@0.5提高1.4百分点,未穿戴绝缘手套的AP@0.5提高6.4百分点,且模型检测速度达到91.3帧/s,满足电力人员绝缘手套穿戴检测的准确性、实时性要求。 展开更多
关键词 绝缘手套 rt-DETR 多尺度融合 轻量化 Powerful-IoU
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基于改进RT-DETR的转向节表面缺陷检测算法
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作者 张上 朱帅 张岳 《电子测量技术》 北大核心 2026年第2期230-241,共12页
针对汽车转向节表面缺陷识别过程中存在的检测精度低、模型复杂度高及对缺陷边界信息关注不足等问题,本文提出一种改进RT-DETR的转向节表面缺陷检测算法GSG-DETR。首先,设计多尺度边缘信息传递模块GLOFT改进主干网络,通过强化边缘信息... 针对汽车转向节表面缺陷识别过程中存在的检测精度低、模型复杂度高及对缺陷边界信息关注不足等问题,本文提出一种改进RT-DETR的转向节表面缺陷检测算法GSG-DETR。首先,设计多尺度边缘信息传递模块GLOFT改进主干网络,通过强化边缘信息的捕捉与传递,提高模型对缺陷边缘的敏感度。其次,在颈部网络中引入选择边信息聚集模块SBA,构建低分辨率边界信息与深层语义特征的自适应融合机制,优化多尺度缺陷边界特征对齐策略。最后,采用GroupNorm结构化剪枝方法,剪除耦合层冗余网络,以降低模型参数量和计算量。实验结果表明,GSG-DETR算法在转向节裂纹检测任务中的mAP50达到88.2%,相比基准模型提高2.0%,参数量和计算量分别下降34.3%和32.1%,FPS提升至105.1帧,整体优于其他改进算法。在NEU-DET数据集上进一步验证其泛化能力,改进算法mAP50较基准模型提升4.3%。综上所述,GSG-DETR不仅在检测精度表现出色,而且更符合实际应用。 展开更多
关键词 rt-DETR 表面缺陷检测 转向节 边缘信息 通道剪枝
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基于改进RT-DETR的光伏板缺陷检测
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作者 吕辉 司可 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期52-64,共13页
为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效... 为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效率。其次,设计CRDFP多尺度特征融合结构进一步增强特征融合能力。最后,引入可变形注意力机制DAttention,使模型能专注于相关区域的信息特征。实验结果表明,改进后的模型平均类别精度(η_(mAP))效果达到79.2%,较传统模型提高3.6个百分点,参数量减少22.6%,运算量降低25.9%,表现出较高的实时检测能力。 展开更多
关键词 深度学习 rt-DETR 光伏板 缺陷检测 多尺度特征融合
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改进RT-DETR的输电线路异物检测算法研究
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作者 王震洲 孙冬冬 +1 位作者 王建超 苏鹤 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期116-125,共10页
针对无人机智能巡检场景中航拍图像检测精度有限、模型计算复杂和特征提取困难等问题,提出一种改进RT-DETR的算法。在骨干网络中构建轻量级特征提取模块(DynRepFusion block,DRF block),提升检测精度的同时显著降低了模型复杂度和计算成... 针对无人机智能巡检场景中航拍图像检测精度有限、模型计算复杂和特征提取困难等问题,提出一种改进RT-DETR的算法。在骨干网络中构建轻量级特征提取模块(DynRepFusion block,DRF block),提升检测精度的同时显著降低了模型复杂度和计算成本;引入动态特征区域协同注意力模块(dynamic feature region collaborative attention,DFRCA),通过双路径直方图重组策略实现特征的协同提取,降低密集目标的误检率;改进多尺度特征增强融合网络(multi-scale feature fusion network,MSFFN),实现多尺度目标的同步优化;采用EIoU损失函数减少模型对图像尺寸变化的敏感性,有效地提升了检测精度。实验结果表明,改进后模型参数量下降了26.1%、GFLOPs减少了22.2%,同时mAP50和mAP50:95分别提升至94.5%和76.2%,较原模型分别提高了4.2与2.7个百分点;与主流算法中综合性能表现最好的YOLOV8相比,改进后模型在mAP50、F1值分别提升2.1和3.9个百分点。改进RT-DETR算法在巡检无人机作业时提升了检测精度,降低了误检率,节省了计算资源,为无人机目标检测提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 无人机(UAV) 异物检测 rt-DETR 轻量化 多尺度特征融合
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牛星状病毒和诺如病毒双重实时荧光定量RT-PCR检测方法的建立及应用
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作者 姜玲玲 罗文菊 +4 位作者 艾蓉 周景瑞 张琴 冯明祥 余波 《贵州农业科学》 2026年第3期116-123,共8页
【目的】建立一种同时快速检测牛星状病毒(BAstV)和诺如病毒(BNoV)的方法,为及时制定相关疫情防控方案提供技术指导。【方法】根据BAstV中ORF2基因和BNoV中RdRp基因的保守区域分别设计特异性引物,建立能同时检测BAstV和BNoV的双重TaqMa... 【目的】建立一种同时快速检测牛星状病毒(BAstV)和诺如病毒(BNoV)的方法,为及时制定相关疫情防控方案提供技术指导。【方法】根据BAstV中ORF2基因和BNoV中RdRp基因的保守区域分别设计特异性引物,建立能同时检测BAstV和BNoV的双重TaqMan探针荧光定量RT-PCR方法,对该方法的敏感性、特异性、重复性及临床样品进行试验检测。【结果】建立的双重TaqMan探针荧光定量RT-PCR检测方法可扩增BAstV和BNoV核酸,未能扩增牛病毒性腹泻病毒(BVDV)、牛环曲病毒(BToV)、牛冠状病毒(BCoV)核酸,特异性强;对BAstV和BNoV的最低检测量分别为1.19 pg/μL和0.82 pg/μL,敏感性高;重复性试验检测中,变异系数均小于1%,重复性好;临床检测213份样品,BAstV和BNoV的阳性检出率分别为23.94%和7.98%,明显高于单一SYBR Green染料法。【结论】牛星状病毒和诺如病毒双重荧光PCR方法敏感性高、特异性强,用便携式荧光定量PCR仪可在60 min内完成检测,适用于养殖场BAstV和BNoV感染的快速检测。 展开更多
关键词 牛星状病毒 牛诺如病毒 犊牛腹泻 双重感染 实时荧光定量rt-PCR
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改进RT-DETR算法的金属杆件表面缺陷检测
10
作者 王震洲 李成哲 +1 位作者 宿景芳 王建超 《计算机系统应用》 2026年第2期248-261,共14页
针对金属杆件表面缺陷检测中存在的微小缺陷漏检、背景干扰及实时性不足等问题,提出改进RT-DETR的高效检测算法RDGS-DETR.设计轻量化特征提取模块RPFN(reparameterized-partial feature network),融合结构重参数化与稀疏通道计算,在减... 针对金属杆件表面缺陷检测中存在的微小缺陷漏检、背景干扰及实时性不足等问题,提出改进RT-DETR的高效检测算法RDGS-DETR.设计轻量化特征提取模块RPFN(reparameterized-partial feature network),融合结构重参数化与稀疏通道计算,在减少参数量的同时提升微小裂纹特征表达;构建动态特征精炼融合模块(dynamic feature refinement fusion module,DFRFM),集成动态上采样算子DySample,通过自适应偏移预测提高曲面成像场景下的多尺度特征对齐精度;引入几何感知归一化损失(geometric-sensitive normalized loss,GSNL)函数,解决传统IoU对非重叠小目标敏感度不足及复杂缺陷回归偏差问题;设计稀疏全局交互注意力模块(sparse global interaction attention,SGIA),采用高效加法注意力机制,以线性复杂度实现缺陷区域的全局上下文建模.实验结果表明,相较于原始模型,RDGS-DETR推理速度提升8.55 f/s,mAP@0.5提升2.8%,并验证了鲁棒性.该算法兼顾精度与实时性,为智能制造场景下的金属杆件表面质检提供可靠支撑. 展开更多
关键词 rt-DETR 缺陷检测 轻量化 特征融合 微小缺陷特征表达
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基于RT-DETR的钢丝绳缺陷检测
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作者 孙克雷 任青荣 《煤矿机械》 2026年第4期229-233,共5页
针对矿山提升系统钢丝绳表面断丝、磨损等缺陷检测中存在的识别困难、模型复杂度高等技术问题,提出一种基于实时检测Transformer(RT-DETR)改进的钢丝绳缺陷检测模型。首先,设计了部分多尺度特征聚合(PMSA)结构,实现跨层级特征融合与空... 针对矿山提升系统钢丝绳表面断丝、磨损等缺陷检测中存在的识别困难、模型复杂度高等技术问题,提出一种基于实时检测Transformer(RT-DETR)改进的钢丝绳缺陷检测模型。首先,设计了部分多尺度特征聚合(PMSA)结构,实现跨层级特征融合与空间细节保持,以增强多尺度特征提取能力,有效提升微小损伤的识别能力;然后,设计层次化选择路径特征聚合(SPFA),优化特征选择与多尺度融合策略,从而提升复杂缺陷的检测能力;最后,采用多尺度渐进距离交并比(MPDIoU)损失函数提高检测稳定性。实验结果表明,改进后的算法平均精度均值(mAP)更大、稳定性更高。 展开更多
关键词 钢丝绳 表面缺陷 rt-DETR 缺陷检测
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基于改进RT-DETR的农作物害虫检测算法
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作者 许光宇 林浩杰 《齐鲁工业大学学报》 2026年第1期26-37,共12页
针对农作物害虫检测中害虫目标被遮挡、体色与环境相近等情况导致的目标检测准确率不高的问题,提出了一种基于RT-DETR的农作物害虫检测算法RT-DETR-SDIC。首先,原主干网络的前两层(S2,S3)引入多样分支残差模块(Diverse Branch Residual ... 针对农作物害虫检测中害虫目标被遮挡、体色与环境相近等情况导致的目标检测准确率不高的问题,提出了一种基于RT-DETR的农作物害虫检测算法RT-DETR-SDIC。首先,原主干网络的前两层(S2,S3)引入多样分支残差模块(Diverse Branch Residual Block,DBRB),利用多分支拓扑结构以及不同规模的路径提取多尺度的特征信息,在原主干网络的后两层(S4,S5)引入了结合级联注意力的倒立残差移动模块(Invert Residual Mobile Block with Cascade Group Attention,IRMB_CGA),弥补了原主干网络中长距离语义信息无法直接交互的问题,增强了对环境特征的辨别能力;其次,在特征融合网络中,增加了无参数注意力的空间到深度融合层(Space to Depth Convolution with Attention,SPA)提取细粒度的信息,设计了内容引导融合模块(Context Guide Fusion Module,CGFM)来引导多尺度特征融合。实验结果表明模型RT-DETR-SDIC参数下降了19.6%,计算量下降了9.9%,P_(mA,0.5)上升了6.2%,P_(mA,0.5:0.95)上升了2.6%。 展开更多
关键词 害虫检测 多尺度特征融合 rt-DETR 智慧农业
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日本黄瓜绿斑驳花叶病毒常规和实时荧光RT-PCR检测
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作者 陈红运 叶明辉 +3 位作者 陈青 廖富荣 于子翔 沈建国 《植物检疫》 2026年第1期53-57,共5页
本研究以日本黄瓜绿斑驳花叶病毒(kyuri green mottle mosaic virus,KGMMV)为材料,设计1对常规RT-PCR检测引物KGCPN-F/KGCPN-R和1组引物/探针KGM-F/KGM-R/KGM-P,分析测试了2对已发表KGMMV常规RT-PCR检测引物KGCP-F/KGCP-R和KGMP-F/KGMP... 本研究以日本黄瓜绿斑驳花叶病毒(kyuri green mottle mosaic virus,KGMMV)为材料,设计1对常规RT-PCR检测引物KGCPN-F/KGCPN-R和1组引物/探针KGM-F/KGM-R/KGM-P,分析测试了2对已发表KGMMV常规RT-PCR检测引物KGCP-F/KGCP-R和KGMP-F/KGMP-R,建立了KGMMV的常规和实时荧光RT-PCR检测方法。结果表明,引物KGCP-F/KGCP-R扩增KGMMV时出现预期大小的条带,扩增黄瓜绿斑驳花叶病毒(cucumber green mottle mosaic virus,CGMMV)时出现非常微弱的条带;引物KGCPN-F/KGCPN-R扩增KGMMV时出现预期大小的条带,扩增小西葫芦绿斑驳花叶病毒(zucchini green mottle mosaic virus,ZGMMV)时出现比预期稍大的条带,通过对PCR产物进行序列测定和分析比对可准确鉴定KGMMV。KGCP-F/KGCP-R和KGCPN-F/KGCPN-R的相对灵敏度分别为10^(-6)和10^(-5)稀释度,适用于KGMMV的常规RT-PCR检测。基于引物探针KGM-F/KGM-R/KGM-P建立的KGMMV实时荧光RT-PCR检测方法能特异性检出KGMMV,相对灵敏度达10^(-7)稀释度,分别比2对常规RT-PCR检测引物高10倍和100倍,适用于瓜类种子中KGMMV的快速检测。 展开更多
关键词 日本黄瓜绿斑驳花叶病毒 常规rt-PCR 实时荧光rt-PCR 检测
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基于改进RT-DETR的锻件表面缺陷检测算法 被引量:1
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作者 张国文 张上 +2 位作者 张岳 李琼 张军 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第1期112-123,共12页
锻件表面缺陷危害大,检测效率低,针对目前锻件表面缺陷检测存在的问题,提出了一种基于改进RT-DETR的算法。在湖北三环锻造有限公司车辆转向节生产车间采集磁粉检测图像作为数据集;提出轻量级跨阶段热传导模块,将模拟热扩散过程引入频域... 锻件表面缺陷危害大,检测效率低,针对目前锻件表面缺陷检测存在的问题,提出了一种基于改进RT-DETR的算法。在湖北三环锻造有限公司车辆转向节生产车间采集磁粉检测图像作为数据集;提出轻量级跨阶段热传导模块,将模拟热扩散过程引入频域建模机制,实现全局感知并抑制高频噪声;引入上下文感知特征金字塔模块,通过动态通道对齐和空间注意力引导实现多尺度特征融合,增强语义一致性和目标的上下文融合;引用一种动态位置偏置模块增强对跨尺度特征的提取能力。在锻件表面裂纹数据集的实验结果表明,模型精度达到87.9%,参数量和计算量分别减少20.7%和9.3%,优于其他主流算法。在NEU-DET数据集上,改进后的RT-DETR模型在mAP上相较基准模型提升1.2个百分点,证明算法具有泛化性。综上,该算法精度提高,模型复杂度降低,适用于实际生产环境部署与应用。 展开更多
关键词 实时检测转换器(rt-DETR) 缺陷检测 特征提取 锻件 动态位置偏置模块
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基于改进RT—DETR的棉田昆虫检测算法
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作者 陈康 陈琳 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期210-216,225,共8页
针对当前棉田昆虫检测面临准确率不足、漏检和误检频发的问题,提出一种基于改进RT—DETR的棉田昆虫检测算法。首先,使用WTConv替换残差块中的第2个传统卷积,在保持较少可训练参数的前提下,显著增加感受野,使模型能够更好地聚焦于小目标... 针对当前棉田昆虫检测面临准确率不足、漏检和误检频发的问题,提出一种基于改进RT—DETR的棉田昆虫检测算法。首先,使用WTConv替换残差块中的第2个传统卷积,在保持较少可训练参数的前提下,显著增加感受野,使模型能够更好地聚焦于小目标的检测;然后,引入M2SA模块,采用双分支结构来提取全局特征和通道信息,从而提升模型对复杂场景的理解和对小目标的检测精度;最后,在跨尺度特征融合阶段提出小目标优化金字塔(STOP),通过高效学习全局与局部特征,提升小目标检测效果。结果表明,改进后的RT—DETR平均精度均值达到95.4%,相比于原RT—DETR模型提升8.9个百分点,同时改进后的模型参数量为12.1 M,计算量为42 G,相比于原模型分别降低36%和26%。经过改进的RT—DETR模型显著提高棉田昆虫检测的准确率,为精准管理和防治棉田害虫提供一种高效的识别手段。 展开更多
关键词 棉田昆虫 目标检测 rt—DETR 小波变换卷积
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地黄葱X病毒RT-LAMP快速检测方法的建立与应用
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作者 鲁书豪 秦艳红 +7 位作者 杨会珍 杨瑾 李雪梦 李绍建 文艺 高素霞 王飞 鲁传涛 《植物保护》 北大核心 2026年第1期266-272,共7页
地黄葱X病毒(Rehmannia allexivirus,ReAV)是首次在地黄上报道的新病毒,本研究基于ReAV外壳蛋白(coat protein,CP)基因的核苷酸序列设计了3组引物进行筛选,对RT-LAMP进行了温度优化、时间优化、特异性检测、灵敏度比较等试验,建立了ReA... 地黄葱X病毒(Rehmannia allexivirus,ReAV)是首次在地黄上报道的新病毒,本研究基于ReAV外壳蛋白(coat protein,CP)基因的核苷酸序列设计了3组引物进行筛选,对RT-LAMP进行了温度优化、时间优化、特异性检测、灵敏度比较等试验,建立了ReAV反转录环介导恒温扩增(reverse transcription loop-mediated isothermal amplification,RT-LAMP)快速检测技术。结果表明:本研究建立的ReAV RT-LAMP方法最适反应条件为65°C40 min,该方法可特异性检测出ReAV,其检测限为6.99拷贝/μL,灵敏度是常规PCR的10倍。对21份地黄样品的检测结果表明,RT-LAMP方法的阳性检出率(85.7%)略高于常规RT-PCR方法(71.4%)。本研究建立的RT-LAMP检测技术为ReAV的准确检测提供了快速、特异、简便的方法,为田间样品的检测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 地黄 地黄葱X病毒 反转录环介导等温扩增(rt-LAMP) 可视化 快速检测
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基于PMA-RT-qPCR的无细胞培养甲型肝炎病毒感染性检测方法的建立
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作者 王永蓉 高有 +7 位作者 吴凡 李亚东 王玮 杨雁霞 李欣蔚 程晨 李玉雪 刘勤 《病毒学报》 北大核心 2026年第1期156-164,共9页
目的建立一种基于叠氮溴化丙锭(Propidium monoazide,PMA)的定量反转录聚合酶链式反应(RT-qPCR)的方法,以快速检测甲型肝炎病毒(Hepatitis A virus,HAV)的感染性。方法将热灭活的HAV样品经PMA处理和曝光,通过RT-qPCR检测体系进行检测,优... 目的建立一种基于叠氮溴化丙锭(Propidium monoazide,PMA)的定量反转录聚合酶链式反应(RT-qPCR)的方法,以快速检测甲型肝炎病毒(Hepatitis A virus,HAV)的感染性。方法将热灭活的HAV样品经PMA处理和曝光,通过RT-qPCR检测体系进行检测,优化PMA预处理浓度、孵育时间以及光解时间,建立甲肝病毒PMART-qPCR检测方法。以建立的检测方法对感染性病毒与灭活病毒混合样品、不同浓度的灭活病毒以及感染性病毒进行检测,评估其检测病毒感染性的效果。结果PMA-RT-qPCR检测方法的PMA浓度确定为50μmol/L,4℃避光孵育30min,光解30min。对热灭活HAV的RT-qPCR检测结果显示,PMA处理组与未处理组Ct值差异(ΔCt)>3.78;而对活病毒(10~2CCID_(50)/mL~10~7CCID_(50)/mL)的ΔCt值<0.5。该方法可最低分辨9 CCID_(50)的活病毒,在感染性病毒与灭活病毒混合物中检出最低27 CCID_(50)的活病毒。结论本研究建立的PMA-RT-qPCR无细胞培养方法为判断HAV的感染性提供了快速、便捷的检测方法。 展开更多
关键词 甲肝病毒 叠氮溴化丙锭 rt-QPCR
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基于TaqMan探针的A群轮状病毒荧光RT-PCR检测方法的建立及应用
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作者 侯雪艳 周霞 +3 位作者 刘建奎 康桦华 翟少伦 郭庆勇 《微生物学通报》 北大核心 2026年第2期1096-1108,共13页
背景A群轮状病毒(group A rotavirus,RVA)是导致婴幼儿及幼龄动物发生腹泻的主要人兽共患病病原之一,具有较强的传染性。目的建立一种快速、特异检测猪、牛、羊、人等物种RVA的实时荧光定量RT-PCR检测方法。方法基于GenBank中的猪、牛... 背景A群轮状病毒(group A rotavirus,RVA)是导致婴幼儿及幼龄动物发生腹泻的主要人兽共患病病原之一,具有较强的传染性。目的建立一种快速、特异检测猪、牛、羊、人等物种RVA的实时荧光定量RT-PCR检测方法。方法基于GenBank中的猪、牛、羊和人源RVA NSP5基因保守序列,设计1对特异性引物、1条探针,该探针带有TaqMan-MGB发光基团,优化最适退火温度(Tm)、最适引物和探针浓度,建立一种可以检测猪、牛、羊和人等物种RVA的实时荧光定量RT-PCR检测方法。结果建立的RVA荧光定量RT-PCR方法最佳退火温度为51℃;最适引物和探针浓度均为0.4μmol/L;敏感性高,最低检测限可达3.24 copies/μL;特异性强,与猪、牛、羊等常见病原无检测交叉反应;重复性好,其批内和批间试验变异系数分别为0.063%-0.812%和0.612%-1.016%,可以快速、特异检测猪、牛、羊样品和人轮状病毒,有很好的临床适用性。结论本实验建立了一种检测多物种RVA的实时荧光定量RT-PCR方法,为猪、牛、羊和人等多物种的RVA流行病学调查和早期诊断提供了良好的技术支撑。 展开更多
关键词 A群轮状病毒 NSP5基因 TAQMAN-MGB探针 荧光rt-PCR
原文传递
基于改进RT-DETR的番茄叶片病害检测算法
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作者 尤婷 陈琳 汪巧航 《农机化研究》 北大核心 2026年第7期150-158,共9页
针对番茄叶片病害检测中存在的模型计算冗余高、病斑尺度跨度大和环境背景复杂等挑战,提出了改进RT-DETR的检测算法LH-DETR,旨在提升设施农业的作业效率与识别精度。首先,在骨干网络中引入FasterBlock模块,通过利用部分卷积(PConv)替代... 针对番茄叶片病害检测中存在的模型计算冗余高、病斑尺度跨度大和环境背景复杂等挑战,提出了改进RT-DETR的检测算法LH-DETR,旨在提升设施农业的作业效率与识别精度。首先,在骨干网络中引入FasterBlock模块,通过利用部分卷积(PConv)替代传统卷积算子,重点减少空间特征提取中的冗余计算与内存访问成本,在最大限度保持特征完整性的同时,实现了模型的轻量化升级。其次,构建了基于高效局部注意力的层级尺度特征金字塔(ELA-HSFPN),通过强化深层语义特征与浅层细节特征之间的跨层级交互,有效解决了微小早期虫害与大面积病斑并存导致的多尺度检测难题。最后,系统集成了结合重参数化技术与注意力机制的AIFI_RepBN模块,能够精准抑制复杂的叶脉纹理和光照不均等环境干扰,进一步提升了复杂背景下的特征辨识度。试验结果表明:LH-DETR模型的精确率、召回率、平均精度均值分别为95.5%、92.7%和96.1%,相较于原始RT-DETR模型,分别提升了3.4、4.7和4.4个百分点,模型参数量减少了6.0 M(下降约29.9%),计算量降低了17.7 GFLOPs(下降约30.4%)。该方法实现了检测精度与计算效率的平衡,可为设施农业番茄病害智能监测提供技术支撑。 展开更多
关键词 番茄叶病害 目标检测 rt-DETR 多尺度特征融合 轻量化模型 注意力机制
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基于改进RT-DETR的草原鼠洞智能识别与检测模型设计与试验
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作者 董振伟 付学良 +3 位作者 李宏慧 潘新 徐喆 罗小玲 《智能化农业装备学报(中英文)》 2026年第1期63-74,共12页
近年来,草原鼠洞的迅速增殖与扩散已成为导致草原退化和生态失衡的重要因素之一。鼠洞的密集分布破坏了草皮结构,削弱土壤稳定性,降低植被覆盖度与牧草产能,严重威胁草原生态安全与畜牧业的可持续发展。针对现有检测算法在小目标识别能... 近年来,草原鼠洞的迅速增殖与扩散已成为导致草原退化和生态失衡的重要因素之一。鼠洞的密集分布破坏了草皮结构,削弱土壤稳定性,降低植被覆盖度与牧草产能,严重威胁草原生态安全与畜牧业的可持续发展。针对现有检测算法在小目标识别能力不足、特征提取不充分及复杂背景干扰显著等问题,研究提出一种基于实时检测(real-time detection transformer,RT-DETR)的改进模型——RT-DETR-ECG(efficient global perception and feature selection)。该模型首先引入高效视觉Mamba网络(efficient vision Mamba,EfficientVIM)模块,通过状态空间建模与深浅层特征交互,实现全局与局部信息的高效融合,从而增强小目标特征感知与跨尺度建模能力;其次,构建卷积门控线性单元(convolutional gated linear unit,CGLU)模块,利用卷积与门控机制的协同作用动态抑制复杂背景噪声,有效突出鼠洞边缘与纹理特征;最后,设计小目标加权损失函数(CGLU-Loss),在回归阶段引入中心偏移权重与局部重叠增益项,以强化小尺度样本的梯度贡献并提升定位精度。试验基于2397张跨季节无人机(UAV)草原鼠洞图像数据集开展,结果表明:RT-DETR-ECG在检测精度、实时性与模型轻量化方面均优于现有算法。在IoU阈值为0.5时,模型的平均精度(mAP@0.5)达96.3%,较原始RT-DETR提升5.1%,检测速度达91.8帧/s,计算负载降低53.7%。该模型实现了小目标检测的精度提升与实时性能的平衡,为草原鼠洞智能识别与生态监测提供了一种高效可靠的新方法。 展开更多
关键词 rt-DETR-ECG 目标检测 深度学习 图像识别 无人机影像 啮齿动物洞穴
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