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申请/专利权人：华中农业大学
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117935250A
主分类号：G06V20/68
分类号：G06V20/68;G06V10/56;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：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。
主权项：1.一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将黑色背景板置于自然生长状态下的水稻植株后，使用移动终端采集稻穗图像，将稻穗图像上传到服务器，使用深度学习模型对所述稻穗图像进行预处理，得到稻穗主体图像；步骤2，使用籽粒检测网络模型对所述稻穗主体图像进行识别，分别使用两组参数进行识别；使用第一组参数进行识别，获得所有稻穗籽粒计数结果；使用第二组参数进行识别，获得无遮挡以及遮挡轻微的籽粒的位置信息；步骤3，结合Skeletonize算法、Astar路径规划算法和适用于穗长提取的端点选取策略对所述稻穗主体图像进行处理，计算得到穗长；步骤4，对所述稻穗主体图像进行识别，获得用于表征稻穗籽粒之间相互遮挡的比例和程度的穗型指数，即PMI值，0PMI1；步骤5，使用所述PMI值对所述稻穗籽粒计数结果进行补偿，得到最终的稻穗籽粒数量；步骤6，根据所述无遮挡以及遮挡轻微的籽粒的位置信息对原图进行裁剪，得到无遮挡以及遮挡轻微的籽粒图像；步骤7，对所述无遮挡以及遮挡轻微的籽粒图像提取粒长和粒宽，将所述粒长和粒宽的均值记作稻穗的粒长和粒宽。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法
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