【摘 要】
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为了解决多种类植物在生长过程中不同时间点动态变化表型参数提取困难问题,提出了一种基于多视角时间序列图像和深度卷积神经网络Mask-RCNN的植物茎叶实例分割方法,在拟南芥、玉米和酸浆属3种代表性植物上进行了实验.结果 表明,训练得到的基于Mask-RCNN的植物分割模型对在不同生长时期的植物茎叶的识别精度(mAP0.5)大部分在70.0％以上,最高可以达到87.5％,模型通用性较好.同时,针对茎叶遮挡问题提出的基于多视角图像的跟踪算法,可进一步提高植物茎叶参数提取的准确率.本文提出的以茎叶为代表的植物器官
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;山东大学控制科学与工程学院,济南250061
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为了解决多种类植物在生长过程中不同时间点动态变化表型参数提取困难问题,提出了一种基于多视角时间序列图像和深度卷积神经网络Mask-RCNN的植物茎叶实例分割方法,在拟南芥、玉米和酸浆属3种代表性植物上进行了实验.结果 表明,训练得到的基于Mask-RCNN的植物分割模型对在不同生长时期的植物茎叶的识别精度(mAP0.5)大部分在70.0％以上,最高可以达到87.5％,模型通用性较好.同时,针对茎叶遮挡问题提出的基于多视角图像的跟踪算法,可进一步提高植物茎叶参数提取的准确率.本文提出的以茎叶为代表的植物器官分割和特征提取方法具有性能高效、成本低、通用性和扩展性好的优势,可为不同场景下植物全生长过程中的多表型参数提取提供参考.
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