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大豆茎秆相关表型自动检测方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 陈佳骏;刘芝妤;周婉;李杨;詹炜;黄岚;王俊;邱丽娟

作者机构：

关键词： 大豆植株;茎节;茎粗;表型自动检测;A*算法;最大内切圆法

期刊名称：河南农业科学

ISSN： 1004-3268

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 针对成熟期大豆植株中茎节数和茎粗表型的自动获取问题，将其分解为茎节识别、茎秆区域检测、茎节定位与排序、茎粗计算等若干子问题，提出一种融合目标检测、语义分割、路径规划等算法的茎秆表型自动检测方法。以A*寻径算法和目标检测算法为基础，实现了茎节自动检测与计数；以类比法、曲率法和最大内切圆法为基础，实现了茎粗自动检测与计算。针对成熟期植株中豆荚遮挡导致茎秆表型检测精度不佳的问题，在以YOLOv5s为基准的目标检测模型上融入坐标注意力机制，以增强对被遮挡茎节的关注，同时，针对豆荚密集导致的茎节误检问题，设计融合位置信息的过滤算法，将茎节检测任务的平均检测准确度（mAP）提升至93.2%，高于基准模型2.4百分点。使用语义分割模型识别茎秆区域，优化后的均交并比（mIoU）达82.6%。基于语义分割后的茎秆区域，对比3种茎粗检测方法，以最大内切圆法准确率最高。在实际植株样本图片上的检测结果表明，所提出的方法在茎节数和茎粗表型上的平均绝对误差分别为1.33个和0.99 mm，与人工测量的阈值要求基本相符，均方根误差分别为1.74和1.20，平均绝对百分比误差分别为8.96%和16.37%。

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