| 基于可见光图像的水稻颖花开花状态检测方法 |
| |
| 引用本文： | 张亚莉,肖文蔚,卢小阳,刘爱民,祁媛,刘含超,施泽坤,兰玉彬.基于可见光图像的水稻颖花开花状态检测方法[J].农业工程学报,2021,37(9):253-262. |
| |
| 作者姓名： | 张亚莉 肖文蔚 卢小阳 刘爱民 祁媛 刘含超 施泽坤 兰玉彬 |
| |
| 作者单位： | 华南农业大学工程学院,广州 510642;国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642;袁隆平农业高科技股份有限公司,长沙 410125;海南大学植物保护学院,海口 570228;国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642;华南农业大学电子工程学院,广州 510642;华南农业大学人工智能学院,广州 510642 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划（2017YFD0701202）；广东省重点领域研发计划（2019B020221001）；广东省科技计划项目（2018A050506073）；广东省现代农业产业共性关键技术研发创新团队项目（2020KJ133） |
| |
| 摘 要： | 通过识别水稻开花张开颖花内外颖与吐出颖花花药的特征,进而准确判断颖花开花时间,是及时进行杂交水稻制种授粉的前提。该研究通过可见光相机获取水稻颖花图像,基于可见光蓝色通道串联大津法(SeriesOtsu,SOtsu)提取颖花花药,同时使用深度学习算法基于区域的快速卷积神经网络(FasterRegionalConvolutionalNeuralNetwork,FasterRCNN)及YOLO-v3识别颖花花药与张开颖花内外颖,通过对比不同算法识别精确率、召回率、F1系数以及皮尔逊相关性系数,研究适用于识别颖花开花状态的特征与方法。结果显示,FasterRCNN算法检测张开颖花内外颖精确率达1,召回率达0.97,F1系数为0.98,皮尔逊相关系数为0.993,串联大津法检测吐出花药精确率达0.92,召回率达0.93,F1系数为0.93,皮尔逊相关系数为0.936。这表明串联大津法与FasterRCNN算法适用于水稻颖花开花状态检测,且张开颖花内外颖比吐出花药更适合作为水稻开花状态特征应用于深度学习算法检测。串联大津法可代替FasterRCNN算法在模型构建完成前进行检测,保证水稻颖花开花状态检测连续性。
|
| 关 键 词： | 图像识别 对象识别 水稻 颖花 颖花内外颖 花药 串联大津法 深度学习 |
| 收稿时间： | 2021/3/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/4/23 0:00:00 |
Method for detecting rice flowering spikelets using visible light images |
| |
| Zhang Yali,Xiao Wenwei,Lu Xiaoyang,Liu Aimin,Qi Yuan,Liu Hanchao,Shi Zekun,Lan Yubin.Method for detecting rice flowering spikelets using visible light images[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2021,37(9):253-262. |
| |
| Authors: | Zhang Yali Xiao Wenwei Lu Xiaoyang Liu Aimin Qi Yuan Liu Hanchao Shi Zekun Lan Yubin |
| |
| Institution: | 1. College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China; 2. National Center for International Collaboration Research on Precision Agricultural Aviation Pesticides Spraying Technology, Guangzhou 510642, China;;3. Yuan Longping Agricultural High-tech Co., Ltd., Changsha 410312, China;;4. College of Plant Protection, Hainan University, Haikou 570228, China;; 2. National Center for International Collaboration Research on Precision Agricultural Aviation Pesticides Spraying Technology, Guangzhou 510642, China; 5. College of Electronic Engineering, College of Artificial Intelligence, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | image recognition object recognition rice spikelet visible image flowering status spikelet hull spikelet anther series Otsu deep learning |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业工程学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《农业工程学报》下载免费的PDF全文 |
|
