摘要：本发明涉及黑鸡枞菌多糖提取制备加工技术领域，具体是一种黑鸡枞菌多糖提取制备方法。本发明公开了一种黑鸡枞菌多糖提取的步骤和工艺条件：1、将新鲜黑鸡枞菌洗净，按黑鸡枞菌与水的质量比为1∶5‑‑1∶15加水，破碎、调浆；2、用稀盐酸调节体系pH至5‑8，在密闭容器中110‑130℃蒸煮0.5‑2小时，低温冷却至室内温度；3、进行离心分离得到黑鸡枞菌粗多糖溶液；4、用乙醇纯化处理，进行离心分离，干燥即得到黑鸡枞菌多糖，以质量百分比计，黑鸡枞菌多糖得率为20.3％‑26.1％。黑鸡枞菌含有丰富的真菌多糖，具有增强人体免疫力、调节人体生理平衡的作用，是天然绿色保健食品。它应用的领域十分广阔，可以应用到食品、饮料、保健品及药品中，是难得的药食同源的食用菌品种。

摘要：本发明涉及人工培育黑鸡枞菌技术领域，具体是一种黑鸡枞菌人工仿生驯化培养方法。所述母种的制备中用于组合的培养基为：土豆汁500ml、白蚁巢浸出液500ml、琼脂20g、葡萄糖20g。所述原种制备中培养基配方为：高粱83％、锯木屑15％、石膏粉2％、白蚁巢浸出液少许、含水量62‑70％。或谷粒78％、锯木屑20％、石膏粉2％、白蚁巢液少许、含水量62‑70％。生产种的制备中培养基为：棉籽壳90％、锯木屑3％、麦麸5％、石膏粉1％、含水量65％。实现大规模人工仿生驯化栽培黑鸡枞菌技术，既满足鸡枞菌市场需求，又减少对野外采摘带来的环境影响。

摘要：本发明公开了黑鸡枞菌培养基及其制备方法与应用。本发明所提供黑鸡枞菌培养基，由包括下列质量份数的物质制备而成：糖12～18份、棉籽皮7～11份、玉米芯7～9份、酵母粉5～7份、蛋白粉4～6份、麦麸4～6份、糯米粉2～4份、磷酸二氢钾2.6～3.0份、硫酸镁1.0～1.4份、红枣粉0.8～1.2份、水900～950份。本发明所提供的黑鸡枞菌培养基及其制备方法与应用，不但能够为黑鸡枞菌的生长提供充足和适合的养分，还完全不需要木屑作为培养基的成分，对环境友好，其制备方法也较为简单。

摘要：本发明公开了以巨君草为主料的黑鸡枞菌培养基及其制备方法与应用。本发明提供了黑鸡枞菌培养基，由包含下列质量份数的成分制成：巨君草60份～78份、麦麸20份～30份、木屑15份～19份、石膏1份～3份和水60份‑65份。本发明旨在拓宽黑鸡枞菌的栽培原料资源，以种植的巨君草为主料制作出菇菌棒。因其巨君草营养丰富，干物质粗蛋白含量高达12％，粗纤维27.3％，并含有其它多种适宜香菇、木耳生长的物质，生长出来的香菇、木耳口感好，商品价值高。

摘要：本发明涉及一种多金属磷钼酸盐有机—无机杂化物的单晶结构及制备方法。该晶体化学式为[PMo12O40]2(bbi)3（bbi=1，4-双咪唑基丁烷），分子量为2110.56，属三斜晶系，空间群P-1，晶胞参数a=11.8360(9)?，b=12.0932(10)?，c=17.7728(15)?，α=74.0890(10)?，β=70.9490(10)?，γ=71.8160(10)?，V=2242.1(3)?3，Z=2。采用水热合成技术制备。制备得到的化合物组成和结构明确，是一种有潜在应用价值的固体材料。

摘要：一种适用于任意场景下的高精度森林烟火检测方法，涉及烟火检测识别领域，首先获取真实可见光视频数据，通过设置时间间隔，对视频数据采样，得到对应的多帧可见光图像；通过构建并训练天气识别网络模型对当前场景的天气类型进行识别；选择对应天气场景下的单帧烟火检测模型对获取的多帧可见光图像中的每一帧图像进行烟火检测；通过对烟火检测结果进行后处理以及对多帧图像预测结果进行汇总投票得到最终结果。本发明泛化能力强，检测精度高，鲁棒性强，有效地降低了云雾导致的误检情况。

摘要：基于极值检测与自适应分割算法的森林火灾检测方法，属于图像识别领域，包括：获取热成像设备的16位红外原始数据图像；对所获取的16位红外原始数据图像进行规范化处理，避免数据溢出问题；通过极值检测算法与自适应分割算法提取候选疑似目标区域；估计当前场景的距离及辐射能量阈值；比较各候选疑似目标区域的辐射能量值与辐射能量阈值之间的差异来判断是否存在火情。本发明不依赖温度数据，可实现弱小目标检测；本发明能适应辐射能量的距离差异，准确率大幅度提升；本发明仅采用单幅红外原始数据图像检测当前场景是否存在火情，不需要多帧数据，减少了计算量，缩短了分析时长。

摘要：一种用于安防视频监控平台的视频昼夜模式快速判别方法，涉及安防视频监控领域，包括以下步骤：获取待分析的原始图像；中值滤波处理；计算掩模图像；据掩模图像信息，分别计算红、绿、蓝三通道的直方图、水平方向投影直方图和垂直方向投影直方图；计算各通道直方图间相关性，基于相关性分析确定视频昼夜模式。本发明不需要前端设备传递当前数据的昼夜模式状态，对于任意前端设备均适用，适用性广；三种维度直方图在更高维的特征空间描述了原始图像的特征，信息丢失少，精度更高；通过掩模区域的确定，只基于部分区域提取直方图特征，相对整幅图像方式降低了计算复杂度，直方图相关性计算也避免使用神经网络等分类器，计算速度快。

摘要：一种基于混合特征的木材计数方法，涉及人工智能检测领域，包括以下步骤：先构建木材实例分割数据集，再构建实例分割网络模型并进行训练，使用训练好的最优实例分割网络模型处理待分割的原木横截面图像，得到木材实例的掩膜结果与坐标框位置信息；根据木材实例分割结果进行识别判断，筛选出形状规则且没有粘连的木材、形状规则且粘连的木材、形状不规则且没有粘连的木材和形状不规则且粘连的木材；对粘连木材进行后处理分离成单个木材实例；统计筛选出的形状规则且没有粘连的木材、形状不规则且没有粘连的木材及处理后的粘连木材，得到最终计数结果。本发明解决了粘连木材和形状不规则木材的计数问题，泛化能力强，检测精度高，检测效率高。

摘要：一种基于U‑Net3+的遥感语义分割方法，涉及遥感图像处理领域，该方法包括以下步骤：数据获取及预处理；构建U‑Net3+分割网络模型，将多尺度特征提取模块和注意力机制添加到所构建的U‑Net3+分割网络模型中；构建改进的混合损失函数，将改进的混合损失函数应用到所构建的U‑Net3+分割网络模型中；将预处理好的数据输送到所构建的U‑Net3+分割网络模型中，进行模型训练；利用训练好的U‑Net3+分割网络模型进行遥感影像语义分割，验证U‑Net3+分割网络模型的分割效果；图像后处理。本发明提高了遥感语义分割的分割精度，降低了网络模型的复杂度，减少了计算量，有利于后续的布置实施。