国产成人AV网页_91高清视频在线_久久午夜精品毛片_国产高清精品无码_日韩另类黄色天堂

027-87860098

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

2024/10/11

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

準(zhǔn)確計算每穗粒數(shù)對于評估水稻產(chǎn)量和選擇優(yōu)良種質(zhì)資源至關(guān)重要。傳統(tǒng)的測量方法勞動密集、耗時且容易出錯。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，基于計算機(jī)視覺的方法已成為一種很有前途的種子計數(shù)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(xiàn)精確的稻粒計數(shù)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(shù)自然形態(tài)的水稻粒。

首先，我們訓(xùn)練了 Yolov7-tiny 模型進(jìn)行稻粒計數(shù)。隨后，我們使用 EfficientNetV2 網(wǎng)絡(luò)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(zhì)的數(shù)據(jù)，設(shè)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(yù)測值與實際值的相關(guān)性。

實驗結(jié)果表明，計數(shù)準(zhǔn)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(shù)準(zhǔn)確率。這項研究代表了在水稻穗自然形態(tài)內(nèi)實現(xiàn)精確高效計數(shù)的成功嘗試，為檢測和計數(shù)密集物體提供了一種新穎的解決方案。

華中農(nóng)業(yè)大學(xué)宋鵬副教授團(tuán)隊：自然形態(tài)稻粒精確計數(shù)：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)

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

圖2 單個水稻穗的圖像采集

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

圖3 水稻粒數(shù)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

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

圖4 A：PR曲線；B：真值提取模型的預(yù)測結(jié)果

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

圖5 各種模型的誤差。誤差：真實值減去預(yù)測值的結(jié)果

圖片

圖6 不同方法檢測結(jié)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(biāo)表示穗樣品數(shù)


返回
上一篇：多國科學(xué)家聯(lián)合倡議 培育綠色營養(yǎng)超級稻 下一篇：高通量表型組技術(shù)助力馬鈴薯育種突破：揭示雄性育性與產(chǎn)量遺傳機(jī)制
尖扎县| 梁河县| 闻喜县| 聂拉木县| 平度市| 齐河县| 神池县| 三门峡市| 客服| 穆棱市| 日喀则市| 西峡县| 澄江县| 德安县| 安仁县| 普兰县| 南乐县| 吴川市| 年辖：市辖区| 隆化县| 黄龙县| 常山县| 伊金霍洛旗| 天长市| 鹿泉市| 海原县| 钦州市| 建德市| 洪江市| 巨鹿县| 仪陇县| 林甸县| 上杭县| 尉氏县| 出国| 盐亭县| 米易县| 云霄县| 武邑县| 嘉定区| 丹巴县|