公开(公告)号：CN117935250B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410121299.X

申请日：2024-01-29

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 宋鹏 ,  杨万能 ,  孙健 ,  任政威 ,  汤晨 ,  崔家乐

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法。通过在水稻植株后放置黑色背景板，使用移动终端采集稻穗图像，通过深度学习模型对图像进行预处理，获得稻穗主体图像。通过两组参数的籽粒检测网络模型，分别获取稻穗所有籽粒的计数结果和无遮挡及轻微遮挡的籽粒的位置信息。结合Skeletonize算法、Astar算法和适用于穗长提取的端点选取策略，计算穗长。进一步，通过识别稻穗主体图像获取穗型指数PMI，并利用PMI对籽粒计数结果进行补偿，得到最终的稻穗籽粒数量。根据籽粒的位置信息，通过裁剪得到无遮挡以及遮挡轻微的籽粒图像，提取粒长和粒宽，计算其均值作为稻穗的粒长和粒宽。该技术方案准确提取稻穗表型特征，为稻谷产量预测和育种研究提供有力支持。

公开(公告)号：CN117935250A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410121299.X

申请日：2024-01-29

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 宋鹏 ,  杨万能 ,  孙健 ,  任政威 ,  汤晨 ,  崔家乐

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法。通过在水稻植株后放置黑色背景板，使用移动终端采集稻穗图像，通过深度学习模型对图像进行预处理，获得稻穗主体图像。通过两组参数的籽粒检测网络模型，分别获取稻穗所有籽粒的计数结果和无遮挡及轻微遮挡的籽粒的位置信息。结合Skeletonize算法、Astar算法和适用于穗长提取的端点选取策略，计算穗长。进一步，通过识别稻穗主体图像获取穗型指数PMI，并利用PMI对籽粒计数结果进行补偿，得到最终的稻穗籽粒数量。根据籽粒的位置信息，通过裁剪得到无遮挡以及遮挡轻微的籽粒图像，提取粒长和粒宽，计算其均值作为稻穗的粒长和粒宽。该技术方案准确提取稻穗表型特征，为稻谷产量预测和育种研究提供有力支持。