公开(公告)号：CN116740704A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310731728.0

申请日：2023-06-16

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 杨宝华 ,  支洪波 ,  夏海洋

IPC: G06V20/68 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小麦叶片表型参数变化率监测方法和装置，涉及图像处理的技术领域，并包括：1获取小麦幼苗盆栽RGB图像信息，并对小麦幼苗盆栽RGB图像信息进行预处理，得到研究数据图像和标签数据；2构建并训练基于小麦叶片检测网络；3利用已训练好的小麦叶片检测模型，获得小麦叶片的检测框以及各个检测框的顶点坐标；4利用获得的检测框的顶点坐标进行小麦表型参数的提取，并对小麦叶片进行生长率监测。本发明能够准确提取小麦叶片表型参数，同时进行小麦长势，从而能解决现有小麦幼苗叶片表型参数变化率动态监测方法效率低的问题。

公开(公告)号：CN116740704B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202310731728.0

申请日：2023-06-16

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 杨宝华 ,  支洪波 ,  夏海洋

IPC: G06V20/68 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小麦叶片表型参数变化率监测方法和装置，涉及图像处理的技术领域，并包括：1获取小麦幼苗盆栽RGB图像信息，并对小麦幼苗盆栽RGB图像信息进行预处理，得到研究数据图像和标签数据；2构建并训练基于小麦叶片检测网络；3利用已训练好的小麦叶片检测模型，获得小麦叶片的检测框以及各个检测框的顶点坐标；4利用获得的检测框的顶点坐标进行小麦表型参数的提取，并对小麦叶片进行生长率监测。本发明能够准确提取小麦叶片表型参数，同时进行小麦长势，从而能解决现有小麦幼苗叶片表型参数变化率动态监测方法(56)对比文件侯帅民.基于视觉的作物长势表型参数量化方法及与产量的相关性研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2018,I138-1454.宫志宏 等.基于机器视觉的冬小麦叶片形态测量软件开发《.中国农业气象》.2022,935-944.Dawei Li 等.A Leaf Segmentation andPhenotypic Feature Extraction Frameworkfor Multiview Stereo Plant Point Clouds.《IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS INAPPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTESENSING》.2020,(第第13期期),2321-2336.