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申请/专利权人：上海黍峰生物科技有限公司
摘要：本发明公开了一种单植株植物叶片及茎秆自动化标注和分割方法及其应用，涉及深度学习中的图像处理领域。利用冠层模型三维模型生成不同植物大小和不同株型结构的虚拟的二维图像数据、利用CycleGAN网络将真实数据集的特征向虚拟数据集进行迁移，生成更为逼真的中间数据集。与此同时，利用3DCanopy自动生成与模型匹配的数据和标注信息，从而解决了数据标注的问题。进而训练MaskRCNN深度学习网络，实现在植物图像上的叶片及茎秆实例分割。其在水稻实例分割的应用。本发明构建了一个丰富而准确的标注训练集，提高了数据准备的效率，扩展了无监督学习在植物表型研究中的应用范围，为植物实例分割带来了新的视角和可能性。
主权项：1.一种单植株植物叶片及茎秆的自动化标注及分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1、使用3DCanopy冠层模型生成虚拟单植株图像数据集，同时利用图像处理工具自动生成与所述数据集对应的实例掩膜和实例标注；具体为：利用所述冠层模型得到对应的所述掩膜，而后进一步处理自动得到标注文件；步骤S2、采集单植株幼苗图像数据并进行数据清洗、增强操作，构建单植株真实数据集；步骤S3、对步骤S1得到的虚拟单植株图像数据集和步骤S2得到的单植株真实数据集使用循环生成式对抗网络CycleGAN的循环一致性损失进行数据集间的域转移，生成单植株仿真数据集；步骤S4、将步骤S3得到的单植株仿真数据集和对应的实例标注输入MaskRCNN网络中，训练生成单植株幼苗图像实例分割模型，对单植株图像进行实例分割；其中，所述步骤S1中还包括利用合成图像进行自动化实例分割标注；所述步骤S3中，还包括利用所述CycleGAN网络将所述真实数据集上的特征转移至仿真图像上；所述真实数据集包括叶片、茎秆的纹理特征数据；所述步骤S4中，还包括利用Cycle网络和单植株冠层模型构建带有自动标注的仿真数据集，进而使用所述实例分割模型进行所述植物茎秆和叶片的分割。
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百度查询： 上海黍峰生物科技有限公司 一种单植株植物叶片及茎秆自动化标注和分割方法及应用
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