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引用格式：王莹、李越、武婷、孙石、王敏娟。 基于密度估计和VGG-Two的大豆籽粒快速计数方法[J] .智慧农业(中英文( 2021，3 )4):111-122.WANG Ying，LI Yue，wuting wangmin Juan.fastcounting
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基于密度估计和VGG-Two的大豆籽粒快速计数方法
王莹1、李越1、武婷2、孙石2、王敏娟1*(1.中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室，北京100083； 2 .中国农业科学院作物科学研究所/农业农村部北京大豆生物学重点实验室，北京100081 )摘要：为了快速准确计数大豆籽粒，提高大豆试种速度和育种水平，本研究提出了一种基于密度估计和vgg-two(vgg-t )的大豆籽粒计数方法。 首先，针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集不足的问题，提出了基于数字图像处理技术的预标记与人工修正标记相结合的快速目标点标记方法，加快了带标记的公开可用大豆籽粒图像数据集的建立。 其次，基于VGG16，结合密度估计方法，建立了从单视点大豆籽粒图像中准确计数籽粒的VGG-T网络计数模型。 最后利用自制的大豆籽粒数据集对VGG-T模型进行了测试，对比试验了有无数据增强的计数准确性、不同网络的计数性能以及不同测试集的计数准确性。 试验结果表明，用快速目标点显示方法显示37，563个大豆籽粒只需197 min，比普通人工显示节省1592 min，减少约人工工作量，大大降低时间成本和劳动力成本； 采用VGG-T模型计数，其评价指标原图和补片时的平均绝对误差分别为0.6和0.2，均方误差为0.6和0.3，与传统的图像形态学操作和ResNet18、ResNet18-T和VGG16网络在含有不同密度大豆籽粒的试验集中，误差波动小，仍然具有优良的计数性能，同时与人工计数和数粒仪相比，分别节约了11，350个大豆籽粒约2.493 h和0.203 h，实现了大豆籽粒的快速计数任务关键词：卷积神经网络； 籽粒计数； 籽粒图像； 点阵标记； 密度图； VGG-Two； 育种
文章照片
图1目标大豆种植区域示意图
fig.1 sketchmapoftargetsoybeanplantingarea
图2大豆籽粒图像采集装置及预处理后原图像
fig.2 soybeanseedimageacquisitiondeviceandtheoriginalimageafterpretreatment
图3大豆种子预先标记的流程图
fig.3 soybeanseedpre-annotation flow chart
图4小面积删除操作示意图
fig.4 sketchmapofdeletingsmallarea
图5形态学蚀刻操作处理籽粒粘连
fig.5 morphologicalcorrosiontreatmentofadhesiveseeds
图6删除粘连籽粒之前和之后的示意图
fig.6 annotationdiagrambeforeandafterdeletingpre-labelingofadhesiveseeds
图7删除不同大面积粘连籽粒的标记示意图
fig.7 annotationdiagramafterdeletingdifferentlargeareaofadhesiveseeds
图8脱粒种子标记系统功能结构图
fig.8 annotationsystemfunctionstructurediagramofthreshedseed
图9脱粒种子标记系统的标记操作画面
fig.9 annotationoperationinterfaceofthreshedseedlabelingsystem
图10大豆实值密度图
fig.10 soybeanseedtruthdensitymap
图11 VGG-T网络体系结构图
fig.11 networkarchitectureofvgg-t
通信作者简介
王敏娟副教授王敏娟，中国农业大学信息与电气工程学院副教授，博士生导师。 毕业于北京航空航天大学，2015—2017年赴加拿大圭尔夫大学留学，2019年作为优秀人才被中国农业大学引进工作至今。 主要研究方向是基于计算机视觉的植物表现型组学和设施农业智能信息化关键技术。 近两年主持省部级基金项目4项，作为主要研究人员参与完成国家/省部级科研项目10余项。 五年来，共发表SCI论文50余篇，其中第一作者/通信作者发表SCI论文30余篇，第一作者/通信作者发表EI论文7篇，授权中国发明专利10余项，授权国际发明专利1项。 2015年获得中国高校十大科技进展奖(排名第六)，2016年获得国防技术发明奖二等奖(排名第五)，2019年获得共青团国家青年五四奖章集体。
资料来源： 《智慧农业（中英文）》 2021年第4期
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