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申请/专利权人：河北农业大学
摘要：本发明提供了一种基于机器视觉的花生果腐病病斑的鉴定方法，属于花生表型信息鉴定技术领域。包括：获取多个花生荚果图像，对其进行标注，得到多个掩膜图像，并对其进行数据集划分和图像增强处理；选择最优的花生荚果检测与分割模型，并对其进行模块集成处理及数据集训练，得到单个花生荚果图像及花生荚果面积；对单个花生荚果图像进行标注，并进行数据集划分和图像增强处理；选择最优的果腐病病斑分割模型，并对其进行优化及数据集训练，得到花生荚果病斑图像及病斑面积；通过计算病斑面积和花生荚果面积之间的比值，确定花生荚果上病斑面积的占比。本发明在节省成本的同时提高了工作效率，减少了主观因素带来的误差，进而加快了育种工作的进程。
主权项：1.一种基于机器视觉的花生果腐病病斑的鉴定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个花生荚果图像，对所述多个花生荚果图像进行标注，得到多个掩膜图像，随后对所述多个掩膜图像进行数据集划分和图像增强处理，得到掩膜图像训练集和掩膜图像验证集；通过多个不同的模型对掩膜图像进行检测与分割，选取最优的花生荚果检测与分割模型，并对所述花生荚果检测与分割模型进行模块集成处理；将所述掩膜图像训练集和掩膜图像验证集输入至所述花生荚果检测与分割模型中进行训练，得到单个花生荚果图像及花生荚果面积；对所述单个花生荚果图像进行标注，并将标注后的所述单个花生荚果图像进行数据集划分和图像增强处理，得到单个花生荚果图像训练集和单个花生荚果图像验证集；通过多个不同的深度学习分割模型对所述单个花生荚果图像进行分割，选取最优的果腐病病斑分割模型，并优化所述果腐病病斑分割模型；将单个花生荚果图像训练集和单个花生荚果图像验证集输入至所述果腐病病斑分割模型中进行训练，得到花生荚果病斑图像及病斑面积；通过计算所述病斑面积和花生荚果面积之间的比值，确定花生果腐病病斑在花生荚果上的占比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北农业大学 一种基于机器视觉的花生果腐病病斑的鉴定方法
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