huinuo huinuo

植物表型前沿论坛百博智慧大讲堂亚太表型会议
EN

lukuan

学术中心

全部分类
您现在的位置：
首页
/
学术中心
/
植物表型资讯
/
基于Yolov4的小麦穗检测方法

基于Yolov4的小麦穗检测方法

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2020-11-30 06:10
  • 访问量：

【概要描述】

基于Yolov4的小麦穗检测方法

【概要描述】

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2020-11-30 06:10
  • 访问量：
详情

基于深度学习的植物表型分析技术日受重视。田间麦穗检测是估测小麦穗密度、健康度、成熟度、有无芒等性状的重要任务。传统小麦穗检测方法效率低、主观性强、准确性差。然而，随着深度学习理论的发展和计算机硬件的不断迭代，基于深度神经网络的目标检测方法的精度有了很大提高。因此，采用深度神经网络方法对小麦穗图像进行检测具有一定的价值。

 

小麦穗检测

 

本文提出了一种基于深度神经网络的小麦穗检测方法。首先，为了改善骨干网络部分，引入了两个SPP网络以增强特征学习的能力并增加卷积网络的接受范围。其次，采用自上而下和自下而上的特征融合策略来获取多层次特征。最后，利用Yolov3的头部结构来预测物体边界框。结果表明，本文提出的小麦穗检测方法具有较高的准确性和速度。该方法的平均准确度为94.5%，检测速度为88fps。

 

本文提出的Yolov4结构

 

本文提出的方法的结构

 

数据集注释示例

 

综上所述，本文所提出的基于Yolov4的能够准确、快速地检测出小麦穗图像。另外，训练数据集是一个注释准确、种类丰富的小麦穗数据集，使得该方法更加具有鲁棒性，具有广泛的应用价值。此外，该检测器的骨干网层次较深，更适用于小麦检测任务。空间金字塔池(SPP)和多级特征融合的使用对提高检测器性能起着至关重要的作用。本文提出的方法为小麦育种提供了有益的帮助。

 

本文提出的小麦穗检测器的工作流程

 

来源：

Gong B, Ergu D, Cai Y, Ma B. A Method for Wheat Head Detection Based on Yolov4. DOI:10.21203/rs.3.rs-86158/v1.

关键词：

扫二维码用手机看

上一个: 基于G-互信息的植物叶片无监督分割融合新方法
下一个: LASSR:用于植物病害诊断的有效超分辨率方法
上一个: 基于G-互信息的植物叶片无监督分割融合新方法
下一个: LASSR:用于植物病害诊断的有效超分辨率方法

推荐新闻

石时之约|韩志国：透过表型数据，看见植物的喜怒哀乐！
石时之约|韩志国：透过表型数据，看见植物的喜怒哀乐！
石时之约|韩志国：透过表型数据，看见植物的喜怒哀乐！
[荐]
[顶]
发布时间 : 2022-11-13 07:26:55
本期石时之约，我们将对话慧诺瑞德（北京）科技有限公司总经理、国际植物表型学会（IPPN）执委会委员/工业分会副主席韩志国，一起从表型数据的科学角度，去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。
查看详情
本期石时之约，我们将对话慧诺瑞德（北京）科技有限公司总经理、国际植物表型学会（IPPN）执委会委员/工业分会副主席韩志国，一起从表型数据的科学角度，去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。
慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量
慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量
慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量
发布时间 : 2022-09-09 16:05:03
让我们“慧聚”在一起，为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。
查看详情
让我们“慧聚”在一起，为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。
高通量植物表型平台建设注意事项
高通量植物表型平台建设注意事项
高通量植物表型平台建设注意事项
发布时间 : 2022-05-20 11:45:57
育种，是在给定的环境条件下，选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种，从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选，是最耗人力物力的过程。
查看详情
育种，是在给定的环境条件下，选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种，从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选，是最耗人力物力的过程。
作物生理表型测量基础原理
作物生理表型测量基础原理
作物生理表型测量基础原理
发布时间 : 2022-05-13 10:56:43
生理表型测量的核心在于“早、快”，要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势，才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像，恰好满足了这个要求。
查看详情
生理表型测量的核心在于“早、快”，要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势，才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像，恰好满足了这个要求。

视频展示

透过表型数据看见植物的喜怒哀乐
00:59:21
透过表型数据看见植物的喜怒哀乐
所属分类：
视频展示
发布时间：
2022/11/13
关键词：

专题报道

石时之约|韩志国：透过表型数据，看见植物的喜怒哀乐！ [ 2022-11-13 ]
本期石时之约，我们将对话慧诺瑞德（北京）科技有限公司总经理、国际植物表型学会（IPPN）执委会委员/工业分会副主席韩志国，一起从表型数据的科学角度，去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。
植物表型：田间高通量花生、玉米表型研究 [ 2023-07-28 ]
植物表型：云南花卉高通量表型研究 [ 2023-07-28 ]
植物表型：高通量南繁作物表型研究 [ 2023-07-27 ]
植物表型：东北大豆、水稻、玉米温室表型研究 [ 2023-07-27 ]
植物表型：东北大豆田间表型研究 [ 2023-07-27 ]

QQ咨询

QQ:7569421

电话沟通

010-62925490

微信咨询

扫一扫添加
动力姐姐微信

TOP

搜索
确认
取消

联系我们

慧诺瑞德（北京）科技有限公司

地址：北京市海淀区西三旗街道建材城中路12号院8号楼2门 
电话：010-62925490、82928854、82928864、82928874、18600875228 
传真：010-62925490-802
Email: info@phenotrait.com
邮编：100096

在线留言

关注我们

这是描述信息

植物表型圈

这是描述信息

植物表型资讯

慧诺瑞德（北京）科技有限公司版权所有      京ICP备15043840号    网站建设：中企动力   北二分     法律声明