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申请/专利权人:中国科学院遗传与发育生物学研究所
摘要:本发明公开了一种基于深度学习的小麦穗轴的表型参数确定方法、装置、设备及存储介质,方法包括:获取单个穗轴的彩色图像;基于所述彩色图像进行二值化处理,得到二值图像;将所述彩色图像输入至预先训练的穗节点检测模型中,根据所述穗节点检测模型的输出信息确定穗节点检测图像;根据所述二值图像和所述穗节点检测图像进行图像分割,得到穗节片分割图像;根据所述穗节片分割图像确定所述小麦穗轴的表型参数值,通过基于穗节点检测模型进行穗节点的检测,提高了穗节点的准确度,进一步结合二值图像的距离参数进行穗节片的分割,实现了穗轴表型参数的自动准确测量。
主权项:1.一种基于深度学习的小麦穗轴的表型参数确定方法,其特征在于,包括:获取单个穗轴的彩色图像;基于所述彩色图像进行二值化处理,得到二值图像;将所述彩色图像输入至预先训练的穗节点检测模型中,根据所述穗节点检测模型的输出信息确定穗节点检测图像;根据所述二值图像和所述穗节点检测图像进行图像分割,得到穗节片分割图像;根据所述穗节片分割图像确定所述小麦穗轴的表型参数值。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国科学院遗传与发育生物学研究所 一种基于深度学习的小麦穗轴表型参数确定方法、装置、设备及介质
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