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利用基于深度学习的叶片分割自动监测植物生长

利用基于深度学习的叶片分割自动监测植物生长

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-06-29 06:10
  • 访问量:

【概要描述】本文提出了一种自动监测植物生长的方法

利用基于深度学习的叶片分割自动监测植物生长

【概要描述】本文提出了一种自动监测植物生长的方法

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
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植物是食物、药品、纤维、燃料等的来源,因此对人类生存至关重要。鉴于此,应对植物进行深入了解,监测其生长、大小、产量等情况。然而,人工监测需要耗费大量时间,且必须有深厚的农业和植物知识。因此,植物图像自动分析系统将有利于农业的实用化和生产化。

 

应用方法流程图

 

图像及其直方图 (a) 应用 CLAHE 之前和 (b) 应用 CLAHE 之后

 

本文提出了一种自动监测植物生长的方法,首先对植物图像中的叶片进行分割,然后计算分割面积。分割任务采用了基于深度学习的U-Net结构。以810幅图像为基准数据集,对所提出的深度学习网络进行训练和测试。该模型在3小时内完成训练,训练集、验证集和测试集的骰子准确率分别为94.91%、94.93%和95.05%。综上所述,与文献中的其他方法相比,本文所提出的结构非常轻量级,计算量较少,但取得了令人满意的结果。

 

(a) RGB 图像,(b) 具有增长指数的基本事实,(c) 具有 A1、A2、A3 和 A4 数据集增长指数的预测图像

 

来源:

Trivedi M, Gupta A. Automatic monitoring of the growth of plants using deep learning-based leaf segmentation. International Journal of Applied Science and Engineering. https://doi.org/10.6703/IJASE.202106_18(2).003.

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