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基于Mask RCNN和视觉技术的玉米种子发芽自动检测方法
1
作者
马启良
杨小明
+2 位作者
胡水星
黄子鸿
祁亨年
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期1927-1936,共10页
种子标准发芽试验中,为获取种子发芽和生长情况,需借助人工定时对种子的发芽率、发芽势、芽长和根长等相关指标进行统计和测量,该测定过程费时费力,且易对发芽的幼苗造成损伤。针对这些问题,该研究基于Mask RCNN(基于区域的卷积神经网络...
种子标准发芽试验中,为获取种子发芽和生长情况,需借助人工定时对种子的发芽率、发芽势、芽长和根长等相关指标进行统计和测量,该测定过程费时费力,且易对发芽的幼苗造成损伤。针对这些问题,该研究基于Mask RCNN(基于区域的卷积神经网络)模型和机器视觉技术设计了一种玉米种子发芽自动检测方法。首先,在玉米种子发芽试验的7 d内,每天采集模型训练和测试所需的图像,并用Labelme工具对种子位置进行标注,再利用标注图像训练种子定位模型;其次,根据模型定位出的玉米种子掩膜区域,设定一个监测种子发芽的椭圆区域,自动识别种子发芽状态;最后,利用骨架提取和深度搜索算法实现发芽种子幼苗主骨架线的提取,通过计算种子掩膜的质心坐标位置,实现芽和根长度的分别统计。结果表明,该方法能够有效识别发芽种子,实现发芽试验中玉米种子的发芽率、发芽势、芽长、根长等指标的自动统计,可为种子发芽试验的自动化管理提供技术参考。
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关键词
标准发芽试验
发芽
率
Mask
RCNN
玉米
骨架提取
芽长
根长
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职称材料
题名
基于Mask RCNN和视觉技术的玉米种子发芽自动检测方法
1
作者
马启良
杨小明
胡水星
黄子鸿
祁亨年
机构
湖州师范学院信息技术中心
湖州师范学院信息工程学院
湖州师范学院研究生院
出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期1927-1936,共10页
基金
浙江省重点研发计划(2019C02013)
湖州市自然科学资金(2021YZ18)。
文摘
种子标准发芽试验中,为获取种子发芽和生长情况,需借助人工定时对种子的发芽率、发芽势、芽长和根长等相关指标进行统计和测量,该测定过程费时费力,且易对发芽的幼苗造成损伤。针对这些问题,该研究基于Mask RCNN(基于区域的卷积神经网络)模型和机器视觉技术设计了一种玉米种子发芽自动检测方法。首先,在玉米种子发芽试验的7 d内,每天采集模型训练和测试所需的图像,并用Labelme工具对种子位置进行标注,再利用标注图像训练种子定位模型;其次,根据模型定位出的玉米种子掩膜区域,设定一个监测种子发芽的椭圆区域,自动识别种子发芽状态;最后,利用骨架提取和深度搜索算法实现发芽种子幼苗主骨架线的提取,通过计算种子掩膜的质心坐标位置,实现芽和根长度的分别统计。结果表明,该方法能够有效识别发芽种子,实现发芽试验中玉米种子的发芽率、发芽势、芽长、根长等指标的自动统计,可为种子发芽试验的自动化管理提供技术参考。
关键词
标准发芽试验
发芽
率
Mask
RCNN
玉米
骨架提取
芽长
根长
Keywords
standard germination test
germination rate
mask region-based convolutional neural network
corn
skeleton extraction
shoot length
root length
分类号
S513 [农业科学—作物学]
S237 [农业科学—农业机械化工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Mask RCNN和视觉技术的玉米种子发芽自动检测方法
马启良
杨小明
胡水星
黄子鸿
祁亨年
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023
0
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