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華中農業(yè)大學宋鵬副教授團隊：自然形態(tài)稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

2024/10/11

華中農業(yè)大學宋鵬副教授團隊：自然形態(tài)稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

準確計算每穗粒數對于評估水稻產量和選擇優(yōu)良種質資源至關重要。傳統(tǒng)的測量方法勞動密集、耗時且容易出錯。為了應對這一挑戰(zhàn)，基于計算機視覺的方法已成為一種很有前途的種子計數方法。然而，由于稻粒的自然形態(tài)，包括遮擋以及大小、形狀和方向的巨大變化，實現精確的稻粒計數尤其具有挑戰(zhàn)性。這通常需要額外的步驟，例如手動整形或脫粒。因此，我們提出了一種創(chuàng)新方法，通過整合物體檢測、圖像分類和回歸方程來精確計數自然形態(tài)的水稻粒。

首先，我們訓練了 Yolov7-tiny 模型進行稻粒計數。隨后，我們使用 EfficientNetV2 網絡引入了一個基于水稻穗自然形態(tài)變化的分類系統(tǒng)，將水稻穗分為五個不同的類別。此外，我們利用來自 2920 個不同水稻種質的數據，設計了一組針對不同水稻穗類別的單變量線性回歸方程，以建立預測值與實際值的相關性。

實驗結果表明，計數準確率為 92.60%，平均絕對百分比誤差為 7.69%。此外，這項研究還表明，使用穗的雙面圖像并不能顯著提高計數準確率。這項研究代表了在水稻穗自然形態(tài)內實現精確高效計數的成功嘗試，為檢測和計數密集物體提供了一種新穎的解決方案。

華中農業(yè)大學宋鵬副教授團隊：自然形態(tài)稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

圖1 水稻穗的不同形態(tài)

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圖2 單個水稻穗的圖像采集

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圖3 水稻粒數檢測模型流程圖。
（A）分離出第5類。（B）將第1類與剩余的稻穗分開。（C）將剩余的稻穗分為第2類、第3類和第4類

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圖4 A：PR曲線；B：真值提取模型的預測結果

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圖5 各種模型的誤差。誤差：真實值減去預測值的結果

圖片

圖6 不同方法檢測結果分布

OD表示物體檢測；M表示利用回歸方程；mClas表示人工分類；橫軸指標表示穗樣品數


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