联合实例检测和叶数估计的田间植物表型分析


发布时间:

2021-04-10

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

精准农业管理以及植物育种是保持高产,为社会提供食物,饲料和纤维的关键因素。育种试验以及针对性管理行为的关键要素是客观、大规模地分析单个植物的生长状态。本文解决了基于移动机器人记录的相机数据分析问题,得出有关植物发育的信息,例如,监测表型性状(例如生长期)。

 

用于作物杂草联合检测和叶数估计的网络结构

 

网络预测热图,对边界框的角和中心(未显示)的位置进行编码

 

研究人员提出了一种新的单阶段目标检测方法来定位农田中的作物和杂草。检测植物特有的叶片关键点的同时,估计植物水平上的叶片数,这是划分生长阶段的关键性状。通过在甜菜田的试验对该该方法进行了验证。实验结果表明,该方法能够实现所需的检测,并且与基于maskr-CNN的最新两阶段方法相比具有更高的性能。

 

不同叶片计数方法的示例

 

我们的方法的定性结果(顶行)和掩模R-CNN(底行)

 

来源:

Weyler J, Milioto A, Falck T, et al. Joint Plant Instance Detection and Leaf Count Estimation for In-Field Plant Phenotyping. IEEE Robotics and Automation Letters. DOI: 10.1109/LRA.2021.3060712.

 

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