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公开(公告)号：CN119295926A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411337914.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 华南农业大学 , 汕尾市海洋产业研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于FasterNet的植物叶片病害识别方法，首先获取对应类别的原始植物叶片病害识别图像并按图像类别存放到对应类别的图像文件夹中；再使用Python遍历每一类别的图像文件夹内的原始植物叶片病害识别图像，按比例划分为训练原图像、验证原图像和测试原图像并进行预处理，得到植物叶片病害识别图像数据集；随后构建原始FasterNet模型并改进得到FasterNetImproved模型；得到FasterNetImproved模型需要迭代训练和验证的模型参数张量并初始化；接着对FasterNetImproved模型进行迭代训练和验证，得到最优模型参数张量ωFI并保存；对训练和验证完的FasterNetImproved模型进行测试。本发明旨在提高植物叶片病害识别的准确度并降低所依赖的目标框标注的时间成本。
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公开(公告)号：CN117593744A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311414743.9
申请日：2023-10-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的植物细胞检测方法，能快速、精准的检测图像中的植物细胞，有助于植物细胞多样性的研究。方法包括：借助电子计算机断层扫描技术获得植物组织的连续切片CT图像；进行格式转换，使用图像处理软件进行预处理；将预处理后的CT图像输入Cellpose卷积神经网络中进行分割输出植物细胞的轮廓txt文件；计算植物细胞的最小外接矩形作为检测框，获得检测框的位置和尺寸生成检测框txt文件并转换为XML标注文件；将预处理后的CT图像与对应的XML标注文件进行数据增强获得图像数据集并划分为训练集、验证集及测试集；使用训练集和验证集对YOLOv5网络模型进行训练，并使用测试集进行性能检测；对待检测的植物组织CT图像进行植物细胞检测。
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公开(公告)号：CN115690326A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211432809.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种植物细胞三维重构方法，包括：根据得到的目标植物组织细胞连续切片图像的分辨率和目标植物细胞的大小建立三维笛卡尔坐标系；根据目标植物细胞所需采集的数据信息和所需计算的参数，设计用于存储对应数据的数据结构；基于三维笛卡尔坐标系对目标植物细胞的连续切片图像进行采样，在每张切片图像中使用平行于X轴或Y轴的等间距线对目标植物细胞细胞壁的内外两侧分别进行点采样，并按照点采样顺序将采样点的XYZ轴坐标值以及采样点的序号对应存入设计好的数据结构内部；利用采集和存入完成的数据结构分别计算目标植物细胞的表面积、重心、体积和细胞壁厚度参数。
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公开(公告)号：CN115761127A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211432758.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种植物细胞三角剖分方法，该方法包括：切片点采样，记录每一层平面的细胞壁内外侧与等间距线计算得到的点；将第一条和最后一条等间距线与细胞壁内外侧计算得到的点的中点作分割线，再按底面上的内外侧点与分割线的垂点自顶向下排序，利用排好序的内外侧点和分割线进行扫描线三角剖分法；根据nip值和nil值计算出点数少的平面的内外侧点的连线数，利用连线数再按一定的规则记录三角形来完成侧面三角剖分。本发明可以用较为简单的方法来实现植物细胞三角剖分，可以方便的应用在实际需求中；本方法剖分耗时少，时间和空间复杂度都是线性阶，利于之后的植物细胞性质研究。
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