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基于深度学习的马铃薯花粉活力快速检测

文献类型： 中文期刊

作者： 夏士轩;耿泽栋;祝光涛;张春芝;李大伟

作者机构：

关键词： （1-1-2）马铃薯;花粉活力;图像处理;深度学习;SegFormer;OpenCV

期刊名称：生物技术通报

ISSN： 1002-5464

年卷期： 2024 年

页码：

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

摘要： 【目的】传统马铃薯花粉活力检测方法依靠肉眼计数，存在效率低、准确性差等问题。本研究基于PaddlePaddle深度学习框架，通过比较不同模型，提出一种快速检测花粉活力的方法。【方法】首先收集花粉，使用2,3,5-氯化三苯基四氮唑（2,3,5-Triphenyltetrazolium chloride,TTC）染色，通过显微镜拍照获取图像；利用Photoshop(PS)进行数据标注，分别标注有活力花粉和所有花粉，并将标签图转为单通道图像；选用SegFormer、U-Net和DeepLabV3模型进行训练，分割有活力花粉和所有花粉；最后使用Python OpenCV程序计数，计算花粉活力。【结果】与其他模型相比，SegFormer在两类数据集中的各项评估指标均为最优。相比于人工识别，OpenCV程序可以实现快速、批量计数，且误差小。【结论】通过图像处理技术可以快速、准确检测马铃薯花粉活力，进一步利用该方法快速鉴定了200份F2株系的花粉活力，为马铃薯花粉活力表型采集奠定了基础。

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