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      027-87860098
    
        
  
        
  
        
  
        
  
   
  
  


  
  
  
  
        
    
        
      
        
        
        華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法
        

          
        
            
        
              
              2024/10/11
            
        
            
          
        
          
        
            
        
	華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

        

        準確計算每穗粒數對于評估水稻產量和選擇優良種質資源至關重要。傳統的測量方法勞動密集、耗時且容易出錯。為了應對這一挑戰，基于計算機視覺的方法已成為一種很有前途的種子計數方法。然而，由于稻粒的自然形態，包括遮擋以及大小、形狀和方向的巨大變化，實現精確的稻粒計數尤其具有挑戰性。這通常需要額外的步驟，例如手動整形或脫粒。因此，我們提出了一種創新方法，通過整合物體檢測、圖像分類和回歸方程來精確計數自然形態的水稻粒。

        

        首先，我們訓練了 Yolov7-tiny 模型進行稻粒計數。隨后，我們使用 EfficientNetV2 網絡引入了一個基于水稻穗自然形態變化的分類系統，將水稻穗分為五個不同的類別。此外，我們利用來自 2920 個不同水稻種質的數據，設計了一組針對不同水稻穗類別的單變量線性回歸方程，以建立預測值與實際值的相關性。

        

        實驗結果表明，計數準確率為 92.60%，平均絕對百分比誤差為 7.69%。此外，這項研究還表明，使用穗的雙面圖像并不能顯著提高計數準確率。這項研究代表了在水稻穗自然形態內實現精確高效計數的成功嘗試，為檢測和計數密集物體提供了一種新穎的解決方案。
        

        
	華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

        

        
	圖1 水稻穗的不同形態

        

        
	華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

        

        圖2 單個水稻穗的圖像采集
        

        
	華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

        

        圖3 水稻粒數檢測模型流程圖。
        （A）分離出第5類。（B）將第1類與剩余的稻穗分開。（C）將剩余的稻穗分為第2類、第3類和第4類
        

        
	華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

        

        圖4 A：PR曲線；B：真值提取模型的預測結果
        

        
	華中農業大學宋鵬副教授團隊：自然形態稻粒精確計數：一種基于圖像分類和物體檢測的方法

        

        圖5 各種模型的誤差。誤差：真實值減去預測值的結果
        

        
	圖片

        

        圖6 不同方法檢測結果分布
        

        
	OD表示物體檢測；M表示利用回歸方程；mClas表示人工分類；橫軸指標表示穗樣品數

        

        
          
        
        

        
        
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