【摘 要】
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[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,本文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
【机 构】
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南京农业大学信息科学技术学院,南京农业大学国家信息农业工程技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0300607);中央高校基本科研业务费自主创新重点项目(KYZ201550,KYZ201548)
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[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,本文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]田间随机采集小麦麦穗,对采集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1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
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