【摘 要】
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大豆是我国重要粮食和经济作物。然而多年来我国大豆产业高度依赖进口,且进口来源高度集中,严重威胁国家粮油安全。而大豆种植效益低和生产成本高是我国大豆产业下滑的根本原因。大豆考种工作通过获取可重复的大豆表型数据,量化分析其与大豆产量、质量等的关系,是大豆育种的关键环节。而传统的人工考种方式人力物力成本高、测量精度低、数据采集量有限、数据共享能力差。因此本文提出一种基于深度学习与三维重建的大豆植株表型特
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大豆是我国重要粮食和经济作物。然而多年来我国大豆产业高度依赖进口,且进口来源高度集中,严重威胁国家粮油安全。而大豆种植效益低和生产成本高是我国大豆产业下滑的根本原因。大豆考种工作通过获取可重复的大豆表型数据,量化分析其与大豆产量、质量等的关系,是大豆育种的关键环节。而传统的人工考种方式人力物力成本高、测量精度低、数据采集量有限、数据共享能力差。因此本文提出一种基于深度学习与三维重建的大豆植株表型特征检测方法,通过利用深度学习和三维重建技术处理大豆考种过程中产生的图像数据,从图像中挖掘多维度的大豆表型性状数据,为大豆智能育种提供更多维度的数据参考。研究的具体内容如下:（1）大豆植株数据集的制作。采集和处理大豆植株图像,最终建立全新的大豆植株数据集,为进一步的育种研究工作提供数据参考基础。（2）基于改进YOLOv5的大豆植株叶形与花色的识别与计数。针对大豆植株目标存在不同程度遮挡的特点,提出一种改进YOLOv5算法,通过替换主干网络为Mobile Netv2、引入ECANet注意力机制和改进损失函数为CIOU＿Loss+DIOU＿NMS来提高模型的鲁棒性和泛化能力。试验结果表明,改进YOLOv5的m AP和FPS分别为96.13%、79,相比于YOLOv5,改进YOLOv5算法在m AP只下降0.34%的情况下,FPS提高了17.91%,模型参数量缩减了39%,权重大小减小了55.56%,算法错检、漏检异常情况均减少。最后对基于改进YOLOv5的大豆植株叶形与花色的识别与统计进行了试验和精度分析,算法测量值与人工测量值相关系数为0.98384,精度较高且具有较好的一致性。（3）基于三维重建的大豆植株叶片分割提取与叶面积测量。对大豆植株数据集图像分别进行基于MiDaS的深度估计和基于YOLACT的实例分割,将实例分割掩码提取的叶片深度信息通过坐标系转换转化为三维点云,通过算法对大豆植株叶面积进行测量和精度分析,算法测量值和人工测量值相关系数为0.83918,较传统方法有较大提升。（4）大豆植株表型特征检测与数据存储平台系统。基于已完成的目标检测和三维重建模型,设计开发出具备上述功能的大豆植株表型特征检测和数据存储平台系统,系统面向农技人员和科研工作者,为育种工作提供了有效途径。
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