单子叶作物叶片气孔自动识别与计数技术

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：lxhcoolrr

【摘要】

：

为实现作物叶片气孔的自动识别与快速计数,该研究采用卷积神经网络中高计算效率的YOLOv3算法,开发了一种全自动气孔识别和计数解决方案。该算法优化了物体检测性能,可准确识别显微图像中的气孔。其中,对指甲油印迹法获得照片的气孔检测精确率、召回率和F1值分别为0.96,0.98和0.97,便携式显微镜拍摄法照片气孔检测精确率、召回率和F1值分别为0.95,0.98和0.96,具有很好的鲁棒性。该算法检测

【作者】

：

孙壮壮姜东蔡剑王笑周琴黄梅戴廷波曹卫星

【机构】

：

南京农业大学农业部小麦区域技术创新中心

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2019年23期

【关键词】

：

卷积神经网络机器视觉模型单子叶作物气孔识别计数深度学习实时检测 convolutional neural networkmachine visio

【基金项目】

：

重点研发计划项目2016YFD0300107,国家自然科学基金(U1803235、31771693),国家现代小麦产业技术体系(CARS-03),江苏省协同创新中心(JCIC-MCP),“111”引智项目(B16026)

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