大豆茎秆相关表型自动检测方法研究
陈佳骏1
刘芝妤2
周婉1
李杨1
詹炜1
黄岚1
王俊3
邱丽娟4
1.长江大学 计算机科学学院,湖北 荆州 4340002.长江大学 农学院,湖北 荆州 4340253.长江大学 农学院,湖北 荆州 434025;神农种业实验室,河南 郑州 4500024.中国农业科学院 国家南繁研究院,海南 三亚 572024
摘要：针对成熟期大豆植株中茎节数和茎粗表型的自动获取问题,将其分解为茎节识别、茎秆区域检测、茎节定位与排序、茎粗计算等若干子问题,提出一种融合目标检测、语义分割、路径规划等算法的茎秆表型自动检测方法.以A*寻径算法和目标检测算法为基础,实现了茎节自动检测与计数;以类比法、曲率法和最大内切圆法为基础,实现了茎粗自动检测与计算.针对成熟期植株中豆荚遮挡导致茎秆表型检测精度不佳的问题,在以YOLOv5s为基准的目标检测模型上融入坐标注意力机制,以增强对被遮挡茎节的关注,同时,针对豆荚密集导致的茎节误检问题,设计融合位置信息的过滤算法,将茎节检测任务的平均检测准确度(mAP)提升至93.2%,高于基准模型2.4百分点.使用语义分割模型识别茎秆区域,优化后的均交并比(mIoU)达82.6%.基于语义分割后的茎秆区域,对比3种茎粗检测方法,以最大内切圆法准确率最高.在实际植株样本图片上的检测结果表明,所提出的方法在茎节数和茎粗表型上的平均绝对误差分别为1.33个和0.99 mm,与人工测量的阈值要求基本相符,均方根误差分别为1.74和1.20,平均绝对百分比误差分别为8.96%和16.37%.
关键词：大豆植株茎节茎粗表型自动检测A*算法最大内切圆法
资助基金：国家自然科学基金(62276032)国家自然科学基金(32072016)中国农业科学院农业科技创新计划项目(ASTIP)
论文发表日期：2024-10-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 170-180 )
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