【摘 要】
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针对根系图像中的断根易导致根系表型信息难以精确获取的问题,该研究提出一种根系径向生长修复算法,并基于此进行不同抗性玉米种子根系表型对比研究。首先,采用自适应对比度增强、直方图灰度查找、椒盐去噪等对采集的根系图像进行预处理,从复杂背景中分离出根系图像;再通过YOLO-V3检测模型进行根系图像中主根根尖识别;最后,自根尖开始进行径向生长,通过分叉点主根提取策略、端点自适应修复策略实现主根图像修复,并提
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针对根系图像中的断根易导致根系表型信息难以精确获取的问题,该研究提出一种根系径向生长修复算法,并基于此进行不同抗性玉米种子根系表型对比研究。首先,采用自适应对比度增强、直方图灰度查找、椒盐去噪等对采集的根系图像进行预处理,从复杂背景中分离出根系图像;再通过YOLO-V3检测模型进行根系图像中主根根尖识别;最后,自根尖开始进行径向生长,通过分叉点主根提取策略、端点自适应修复策略实现主根图像修复,并提取主根和侧根表型信息。将普通、抗旱、抗涝、抗盐4种不同抗性的玉米种子种植于槽型扁平容器中培养14 d后取
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为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数
海胆、海参、扇贝等水下珍品在渔业中具有重要意义和价值,最近,利用机器人捕捞水下珍品成为发展趋势。为了探测水下珍品的数量及分布情况,使水下机器人获得更加可靠的数据,该研究提出基于注意力机制与改进YOLOv5的水下珍品检测方法。首先,使用K-means匹配新的锚点坐标,增加多个检测尺度提升检测精度;其次,将注意力机制模块融入特征提取网络Darknet-53中获得重要特征;然后,利用Ghost模块的轻量
随着深度学习技术在植物表型检测领域的应用,有监督深度学习逐渐成为植物表型信息的提取与分析的主要方法。但由于植物结构复杂、细节特征多,人工标注的成本和质量问题已成为制约技术发展的瓶颈。该研究针对玉米苗期植株图像分割问题提出一种基于深度掩码的卷积神经网络(Depth Mask Convolutional Neural Network,DM-CNN),将深度图像自动转换深度掩码图像,并替代人工标注样本完
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小麦品种的纯度和小麦产量密切相关,为了实现小麦种子品种的快速识别,该研究利用高光谱图像技术结合多尺度三维卷积神经网络(Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network,MS-3DCNN)提出了一种小麦种子的品种识别模型。首先,利用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3
春见柑橘个体小、单株果树柑橘密集、柑橘之间的形态与颜色相似度高且易被树叶严重遮挡,这些特点给春见柑橘检测与计数带来了较大困难。该研究以实际春见果园环境中的春见柑橘作为检测与计数对象,提出了一种以春见柑橘为检测目标的基于特征递归融合YOLOv4网络模型(YOLOv4 network model based on recursive fusion of features,FR-YOLOv4)。针对春见
为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络(I-YOLOv4-Tiny)。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔(Feature Py
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由于田间害虫种类多,大小、形态、姿态、颜色和位置变化多样,且田间害虫的周围环境比较复杂,使传统田间害虫检测方法的性能不高,而现有基于卷积神经网络的作物害虫检测方法采用固定的几何结构模块,不能有效应用于田间多变的害虫检测。该研究在VGG-16模型的基础上构建了一种可形变VGG-16模型(Deformable VGG-16,DVGG-16),并应用于田间作物害虫检测。在DVGG-16模型中,引入可形变