一种大豆植株茎相关表型自动获取方法

    公开(公告)号:CN115205834A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210870626.2

    申请日:2022-07-23

    Abstract: 本发明公开了一种大豆植株茎相关表型自动获取方法,包括:获取大豆植株图像,在基于深度学习网络YOLOX的目标检测模型中输入大豆植株图像,识别成熟期大豆植株的茎节点,采用定向搜索算法判断大豆植株茎节点的分枝数,对于多个分枝的大豆植株茎节点,采用节点判断算法,获得包含分支数和茎节点的多分枝大豆植株的空间构像,采用表型获取算法和比例尺处理多分枝大豆植株的空间构像的节点坐标,获得大豆成熟植株茎相关表型。该方法能够提高大豆植株表型计算效率。

    一种基于机器视觉的大豆豆荚数量统计方法

    公开(公告)号:CN114724141A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210355852.7

    申请日:2022-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的大豆豆荚数量统计方法,包括:采集大豆豆荚图像,使用LabelImg对大豆豆荚图像进行标注,采用ResNet‑50作为基础网络搭建CSPResNet‑50网络,并结合特征金字塔FPN结构提取多尺度特征,最终构成新的FasterR‑CNN模型,其中在区域提议网络RPN中加入kmeans聚类算法调整区域提议网络RPN中的anchorboxes数量和尺寸,提取的多尺度特征输入到FastR‑CNN模型中,输出识别后的大豆豆荚图像,最后将识别的豆荚图像输入到计算机程序中统计大豆豆荚的数量。该方法可以提高大豆豆荚计数的速度,更好服务农业研究。

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