【摘 要】
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为了减少检测整株大豆豆荚及茎秆时相互遮挡对精度造成的影响,提出了一种基于卷积神经网络的大豆豆荚及茎秆表型信息检测方法,根据大豆植株的生长特征和卷积网络的特点,对单次多框检测器(Single shot muhibox detector,SSD)进行了改进.与传统SSD相比,改进SSD(IM-SSD)具有更好的抗干扰能力和自学习能力.首先,通过大豆植株图像采集平台获取收获期的大豆植株图像,建立大豆植株RGB空间图像数据集,将数据集分为训练集、测试集和验证集,对训练集进行颜色变换、图像平移、旋转和缩放等方式实现
【机 构】
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东北农业大学工程学院,哈尔滨150030;黑龙江科技大学工程训练与基础实验中心,哈尔滨150022;东北农业大学工程学院,哈尔滨150030
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为了减少检测整株大豆豆荚及茎秆时相互遮挡对精度造成的影响,提出了一种基于卷积神经网络的大豆豆荚及茎秆表型信息检测方法,根据大豆植株的生长特征和卷积网络的特点,对单次多框检测器(Single shot muhibox detector,SSD)进行了改进.与传统SSD相比,改进SSD(IM-SSD)具有更好的抗干扰能力和自学习能力.首先,通过大豆植株图像采集平台获取收获期的大豆植株图像,建立大豆植株RGB空间图像数据集,将数据集分为训练集、测试集和验证集,对训练集进行颜色变换、图像平移、旋转和缩放等方式实现数据的扩增,提高网络的泛化能力.其次,提出一种针对大豆植株图像中豆荚和茎秆的标注方法,仅对未被遮挡的部分进行标注,目的 是降低遮挡产生的误判.IM-SSD是在传统SSD结构的基础上增加2个残差层,使用低层特征图融合到高层特征图来增强对小目标的检测能力,提高网络的识别率,输入图像尺寸为600像素×300像素,降低压缩变形带来的影响.对比试验结果表明,IM-SSD的平均精度比SSD300高7.79个百分点,比SSD512高3.83个百分点.由于卷积神经网络获得的大豆植株茎秆定位是分段的,不能体现茎秆的真实特征,提出了一种基于蚁群优化(Ant colony optimization,ACO)算法的大豆植株茎秆提取方法,利用ACO结合IM-SSD的结果提取完整的大豆植株茎秆.最后,通过豆荚定位和大豆植株茎秆提取获得了大豆植株的部分表型信息,包括全株荚数、株高、有效分枝数、主茎与株型.
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