公开(公告)号：CN119999678A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510028649.2

申请日：2025-01-08

Applicant: 云南省林业和草原科学院

Inventor： 陈鹏 ,  冯丹 ,  李浩然 ,  赵根莹

IPC: A01N27/00 ,  A01N31/06 ,  A01P19/00 ,  A01M1/10 ,  A01M1/02

Abstract: 本发明属于经济林木虫害防治技术领域，具体公开一种横坑切梢小蠹引诱剂，所述引诱剂由4,6,6‑三甲基双环[3.1.1]庚‑3‑烯‑2‑醇和(+)‑3‑蒈烯构成，每单位体积芯材中所含4,6,6‑三甲基双环[3.1.1]庚‑3‑烯‑2‑醇和(+)‑3‑蒈烯的质量比为1:10，采用本发明的技术方案进行了对横坑切梢小蠹的诱捕试验，结果表明，二元化合物复配的配方对横坑切梢小蠹的引诱效果最好，引诱率可达到53.33%，本发明技术方案的使用时段为12月～翌年5月期间，该期间为干转梢和梢转干横坑切梢小蠹发生的高峰期。

公开(公告)号：CN119992155A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411812183.7

申请日：2024-12-10

Applicant: 云南省林业和草原科学院

Inventor： 陈鹏 ,  冯丹 ,  徐元全 ,  李浩然

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/84 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及虫害检测技术领域，具体为一种切梢小蠹检测识别方法，基于切梢小蠹检测识别仪实现，所述识别仪包括壳体、屏幕、处理单元和电源，所述屏幕、处理单元和电源模块依次电性连接，识别方法包括检测模型和分类模型两部分，其中检测模型采用YOLOv5s.pt作为预训练模型，分类模型采用ResNet50作为预训练模型，两者结合后，不仅充分发挥了yolo系列算法在目标检测任务中的优势，也体现了ResNet在图片分类中较强的性能，两者结合运用不仅识别分类的效率大幅提高，而且也保持了较高的准确率。