【摘 要】
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针对依赖人工主观判断水稻叶瘟抗性费时费力且准确率低的问题,本文提出了一种基于水稻冠层尺度RGB图像和掩膜区域卷积神经网络(mask regions with convolutional neural network,Mask-RCNN)深度学习框架的水稻叶瘟病斑识别检测方法,通过分析水稻RGB图像中不同类别病斑的数量信息,构建多种分类模型来评估病斑数量和抗性水平之间的关联性。首先采集包括粳稻品系、早籼品系和籼型恢复系等不同品系的水稻育种材料的苗期RGB图像,然后通过对输入图像进行预处理和标记,最终建立了用
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,农业农村部光谱检测重点实验室,嘉兴市农业科学研究院
【基金项目】
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浙江省重点研发计划(2020C02002),浙江省嘉兴市科技计划项目应用性基础研究专项(2019AY11006)。
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针对依赖人工主观判断水稻叶瘟抗性费时费力且准确率低的问题,本文提出了一种基于水稻冠层尺度RGB图像和掩膜区域卷积神经网络(mask regions with convolutional neural network,Mask-RCNN)深度学习框架的水稻叶瘟病斑识别检测方法,通过分析水稻RGB图像中不同类别病斑的数量信息,构建多种分类模型来评估病斑数量和抗性水平之间的关联性。首先采集包括粳稻品系、早籼品系和籼型恢复系等不同品系的水稻育种材料的苗期RGB图像,然后通过对输入图像进行预处理和标记,最终建立了用
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