面向小麦麦穗几何表型测量的精准分割方法研究

作者：谢元澄; 于增源; 姜海燕; 金前; 蔡娜娜; 梁敬东

来源：南京农业大学学报, 1-13.

• 麦穗
• 表型测量
• 实例分割
• Mask R-CNN
• 深度学习

[目的]小麦麦穗表型获取涉及麦穗到籽粒不同几何尺度的参数精确测量,针对麦穗籽粒图像分割粘连现象,研究达到像素级别的精准分割算法,并基于该方法给出籽粒的基本几何参数。[方法]通过随机田间采样得到的麦穗标本获取表型信息并采集图像,进行数据增广和标注,构建一个包括深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)、区域建议网络(Region Proposal Networks,RPN)和全卷积网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的实例分割算法Mask R-CNN,对训练集图片进行迭代训练获得模型。[结果]通过对测试集预测结果表明,在测试麦粒上...

• 单位南京农业大学