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[期刊] 中国农业科学
[作者]
王赟赟 李毅念 陈玉仑 丁启朔 何瑞银
【目的】针对小麦籽粒性状参数获取需要脱粒后测量，测量程序繁杂、费时费力的缺点，提出基于深度学习的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。【方法】采集镇麦25、宁麦13和农麦88这3个品种小麦穗两侧正视图像，利用小麦穗正视图像构建图像增强数据集，提出深度学习与形态学处理相结合的小麦在穗籽粒表型参数测试方法。首先，建立基于改进Mask R-CNN网络的麦穗颖壳分割模型，模型以ResNet和FNP为特征提取网络并引入坐标注意力（CA）模块、聚合模块和半卷积模块，实现麦穗图像中颖壳的准确定位、分割和籽粒计数。其次，利用分割的麦穗颖壳掩膜图经形态学处理方法提取麦穗颖壳的5个表型参数，并建立麦穗颖壳表型参数与颖壳内籽粒表型参数之间的线性相关关系。最后，利用麦穗颖壳表型参数与籽粒表型参数之间的线性相关关系预测籽粒表型参数。【结果】（1）基于改进Mask R-CNN网络的麦穗颖壳分割模型的平均精确率AP为94.13%,F1值为91.12%，召回率为88.30%，单幅图像平均检测耗时97 ms，可以快速、精准地识别单粒麦穗颖壳。模型的籽粒计数的均方根误差和平均相对误差分别为0.94个和0.65%，可见模型分割籽粒的精度较高。（2）麦穗颖壳与籽粒之间的表型参数粒长、粒厚、面积、周长、长径比线性相关关系式为：y=0.7258x、y=0.5166x、y=0.3748x、y=0.6756x、y=1.4085x，其决定系数（R~2）均在0.85以上。（3）利用图像获取的麦穗颖壳参数数据对上述相关性模型进行验证并预测籽粒表型参数，粒长、粒厚、面积、周长、长径比5个参数的均方根误差和平均相对误差分别为0.17 mm、0.08 mm、0.46 mm~2、0.33 mm、0.12和0.02%、0.02%、0.02%、0.02%、0.03%，每个参数的预测数据与实际数据之间的决定系数（R~2）均在0.85以上，说明本文提出的籽粒表型预测方法可行。【结论】基于深度学习的小麦在穗籽粒表型测试方法能够通过麦穗颖壳表型参数精确预测小麦在穗籽粒的表型参数，为快速简便提取小麦籽粒表型参数提供了新的方法。
关键词：
麦穗 籽粒表型 深度学习 坐标注意力
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
徐淼 朱波 刘宇晨 张冀武
为解决烟叶智能分级识别中需对多片散放烟叶同步进行部位识别的问题，提出一种基于改进Mask R–CNN的多片烟叶的部位同步识别方法：在Mask R–CNN区域建议网络中引入K–means聚类算法，对已标注目标检测框进行聚类，实现对预设的5种尺度的锚点尺寸和3种比例的锚点长宽比的优化，使其更加符合烟叶图像数据的分布特性，达到提高生成建议框的精确性、缩短识别时间的目的。基于采集的烟叶图像数据集，验证改进Mask R–CNN方法的有效性。结果表明，当IoU为0.5时，改进MaskR–CNN单样本耗时313ms，比MaskR–CNN的326ms快，在测试集上的均值平均精度(mAP)提高了3.56%。与FasterR–CNN和SSD目标检测算法相比，在准确率和召回率上也表现出优势。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
徐淼 朱波 刘宇晨 张冀武
为解决烟叶智能分级识别中需对多片散放烟叶同步进行部位识别的问题，提出一种基于改进Mask R–CNN的多片烟叶的部位同步识别方法：在Mask R–CNN区域建议网络中引入K–means聚类算法，对已标注目标检测框进行聚类，实现对预设的5种尺度的锚点尺寸和3种比例的锚点长宽比的优化，使其更加符合烟叶图像数据的分布特性，达到提高生成建议框的精确性、缩短识别时间的目的。基于采集的烟叶图像数据集，验证改进Mask R–CNN方法的有效性。结果表明，当IoU为0.5时，改进MaskR–CNN单样本耗时313ms，比MaskR–CNN的326ms快，在测试集上的均值平均精度(mAP)提高了3.56%。与FasterR–CNN和SSD目标检测算法相比，在准确率和召回率上也表现出优势。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
彭秋辰 宋亦旭
为了让机器人能识别物体类别、探测物体形状、判断物体距离,提出一种基于Mask R-CNN模型的双目视觉的物体识别和定位方法。该方法利用Mask R-CNN处理双目图像,对每张图像进行物体识别和形状分割,然后利用神经网络特征对双目图像中的相同目标进行匹配。以物体形状为依据,使用最近点搜索算法估计视差并计算距离。实验结果表明,该方法能够以准实时的速度进行物体的识别和定位,与传统的依赖计算全局视差图的方法相比,在速度和精度上都有提高。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
倪劼 叶江松 谢恩泽
开展馆藏报纸图像内容分割研究，能提升文字识别准确率，对促进机器识别取代人工操作、提高图书馆数字化工作效率具有重要意义。文章根据报纸图像呈现的特征，提出一种基于改进Mask R-CNN的算法，实现报纸图像内容分割。首先，通过优化锚框比例和损失函数，对原始Mask R-CNN算法进行改进。其次，采用数据增强、调整训练参数开展样本训练。最后，通过实验的方式对改进后的Mask R-CNN算法训练模型和原始算法训练模型进行比较，并采用AP＿bbox和AP＿segm评价指标对实验结果进行评估，改进后的算法训练模型AP＿bbox为0.935，AP＿segm为0.943，均超过原始算法训练模型。实验结果表明，改进后的Mask R-CNN算法能够实现报纸图像内容有效检测与分割。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
杜世伟 李毅念 姚敏 李玲 丁启朔 何瑞银
[目的]小麦穗部小穗数及籽粒数能够直接反映小麦产量,也是小麦穗表型研究中2个非常重要的参数。[方法]为了快速测量这2个参数,针对小麦穗部正视图像,提出了一种基于图像处理技术的小麦小穗抛物线分割方法,并实现了小穗数及籽粒数的同步识别计数。首先采用图像预处理算法获得麦穗二值图像,然后将二值图像沿穗轴方向的像素按行求和,根据行像素求和曲线图中波峰波谷确定所需要的小穗3个位置点,由小穗3个位置点在二值图像上确定三点拟合抛物线,最后运用抛物线位置分割出各小穗,同时通过阈值法确定各小穗面积值与其籽粒数之间的关系。[结果]使用3个品种小麦穗图像对小穗数及籽粒数识别方法进行验证,结果表明:采用该方法 3个品种小麦穗部小穗数识别的平均零误差率为68.16%,平均绝对误差为0.46,平均相对误差为2.99%,对比已有文献识别小穗数方法,识别精度显著提高;3个品种小麦穗部籽粒数识别的平均绝对误差为2.11,平均相对误差为5.62%;3个品种单株麦穗平均测量时间为7.99 s。[结论]运用本方法可以快速高精度地对小麦穗部小穗数及籽粒数进行自动计数。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
崔炜楠 聂志刚 李广 王钧
【目的】作为农业智能化生产的核心决策模块，作物模型的精确模拟取决于模型参数的高效准确优化。为了提高调参效率，提升作物模型的性能和精确度，本研究通过改进优化算法对旱地春小麦籽粒生长子模型进行单目标参数优化，为中国西北部黄土丘陵区旱地春小麦的适应性研究提供参考，扩大模型的应用范围，以便于模型更好地指导农业生产。【方法】立足于2015—2021年甘肃省定西市安定区凤翔镇安家坡村的田间试验，结合1970—2021年的天气数据和年鉴产量数据，在发挥传统混合蛙跳算法（SFLA）全局交流、局部深度搜索的基础上，使用轮盘赌选择策略对旱地小麦籽粒生长阶段的6个参数进行进一步的优化，进行算法改进前后产量实测值与模拟值的误差计算与对比，对APSIM-Wheat模型进行检验。【结果】（1）在相同的迭代次数下，传统混合蛙跳算法在200次左右收敛，改进后的混合蛙跳算法在100次左右收敛；（2）旱地春小麦籽粒生长阶段的参数优化结果为小麦茎部分的每克籽粒数为26.0；开花至开始灌浆阶段的潜在籽粒灌浆速率为0.00119 grain/d；灌浆阶段的潜在籽粒灌浆速率为0.00174 grain/d；氮限制下的潜在籽粒灌浆速率为6.20×10~(-5) g grain/d；氮限制下的最小籽粒灌浆速率为1.90×10~(-5) g grain/d；单株小麦籽粒部分的最大干重值为0.0437 g;(3)分别使用传统混合蛙跳算法优化后所得参数值和改进混合蛙跳算法优化后所得参数值模拟小麦产量，参数优化后，产量实测值与模拟值的均方根误差（RMSE）从363.22 kg·hm~(-2)降至57.85 kg·hm~(-2)，标准均方根误差（NRMSE）从21.78%降至3.47%。【结论】相较于传统的混合蛙跳算法，改进后的混合蛙跳算法增加了种群和子群的多样性，收敛速度快，提高了优化效率和精度，优化后的结果符合旱地春小麦的生长发育过程，适用性较高，明显改善了中国西北部黄土丘陵农业区APSIM-Wheat模型的性能。
[期刊] 物流技术
[作者]
范海红
针对目前我国快递包裹中转中心面临的快递包裹文件数量密集型问题以及包裹辨识检测算法技术，提供了一个经过改进的Faster R-CNN辨识检测算法。通过修改Faster R-CNN算法中的损失函数，用RepGT损失函数替代原回归项中的损失函数，使得选取的包裹候选框更接近包裹目标框,完成图像检测。通过数据实验发现，改进后的算法比传统的Faster R-CNN在精度上提升了2.38AP，同时发现当损失函数中参数σ=1时，检测精确度达到最高。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
周云成 许童羽 邓寒冰 苗腾
为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像
[期刊] 中国农业科学
[作者]
黄芬 朱艳 姜东 荆奇 曹卫星
【目的】基于小麦籽粒品质预测模型和GIS技术,探索主要籽粒品质指标区域模拟与空间变异分析的方法。【方法】首先利用文献资料对已有小麦籽粒品质预测模型进行验证和评价,并基于江苏省40个生态点2000-2003年逐日气象数据和5个生态点、6个品种类型的小麦田间试验数据,对籽粒品质预测模型进行先计算后插值(calculate first,interpolate later,CI)和先插值后计算(interpolate first,calculate later,IC)两种升尺度方法的研究与评价;在此基础上进行小麦籽粒蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值3项籽粒品质指标的区域模拟;最后,运用GIS和地统计学方...
[期刊] 华北农学报
[作者]
李清峰 马守才 王志军 史秀秀 毕晓静 陈晓文 张改生
籽粒大小和形态性状影响到小麦的产量和磨粉品质。为了鉴定小麦籽粒性状相关的数量性状位点(QTL),以大粒品种西农817为母本和小粒品种中国春为父本及其F2群体为试验材料,分析籽粒长度、宽度、厚度及千粒质量的性状表现,并利用SRAP结合锚定标记SSR构建的遗传图谱,对这4个性状进行QTL定位分析。共检测到50个影响籽粒长度、宽度、厚度及千粒质量的QTLs,这些QTL分布在1A、2A、2D、3B、4B、4D、5D、6A、6D、7A染色体和5个连锁群。在检测到的QTLs中,与籽粒长度、宽度、厚度和千粒质量相关的QTL分别为16,13,10和11个。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
丁启朔 李海康 孙克润 何瑞银 汪小旵 刘富玺 厉翔
【目的】高通量表型技术不仅是现代育种领域的重要手段,也是解析田间作物生理生态行为的工具,但不同类别高通量表型技术的基础架构特征仍不清楚,因此需要针对机器视觉高通量表型技术进行专门探讨。【方法】本文用机器视觉技术检测计算稻茬麦茎穗一体的表型指标。使用宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种,进行小区化对比试验,使用等孔距栅条精播板进行单粒精播,准确控制条播小麦的群体条件。于稻茬麦成熟期进行茎穗一体图像获取,对图像进行灰度增强、直方图均值化、S分量提取、Otsu阈值分割、茎穗分离和茎穗形态参数提取等操作。提取的稻茬麦地上部单茎穗各器官的形态参数包括茎秆长、茎秆平均宽度、茎秆投影面积、茎秆周长、麦穗长、麦穗平均宽度、麦穗投影面积和麦穗周长。同时,使用传统方法获取小麦单叶片质量、单茎秆质量、单穗质量和单穗籽粒产量等农艺性状指标。分别构建线性模型、二次模型、指数模型及拓展模型进行多维指标拟合,包括小麦单茎穗生物量与单穗籽粒产量关系、单茎穗的麦穗形态参数与单穗籽粒产量关系等拟合分析。在单茎穗层面对小麦茎穗的表型指标与单穗籽粒产量之间的关系进行相关分析和回归分析,进而基于机器视觉在小麦茎穗一体方面的个例应用,讨论大田高通量表型分析的机器视觉技术研发的要点。【结果】宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种的单叶片质量与单穗籽粒产量的相关系数依次下降,小麦单茎穗形态参数与单穗籽粒产量的相关性显著低于生物量指标,但单穗投影面积、单穗长与单穗籽粒产量依然存在显著正相关。3个小麦品种在单茎穗的各生物量指标与单穗籽粒产量的最优回归模型各不相同,麦穗图像的形态参数不能准确反映单穗籽粒产量,但单茎穗的茎秆和麦穗形态参数的组合应用表现出最佳的拓展模型拟合结果。利用茎穗一体的数字图像处理所得的复合型形态参数可以准确预测单穗籽粒产量,从而表明利用机器视觉技术观测小麦的生长过程并实时预测产量的可行性。【结论】机器视觉技术能提供远高于常规农艺性状的高通量指标集,为解析各类农艺性状之间的联系及产量的通径分析提供更多的途径,但也造成高维指标集和有价值信息提取的技术困难。应用于田间小麦群体的机器视觉技术应具备多尺度智能化自适应的技术架构,同时应具备基于场景、群体、个体和器官的多空间尺度和苗期、分蘖期、拔节期等多生理时间尺度的统计性数字表型发现和计算能力,同时,机器视觉各技术研发环节和各技术模块都需要农艺学深度参与和校准,而配备标准表型数据库更是保障高通量技术实用性和可靠性的基础。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张倩如 王云飞 吕帅朝 宋磊 尚钰莹 宋怀波
【目的】小麦秸秆表皮结构完整性是判断其资源化利用效果的关键因素之一，目前尚难以对秸秆破碎程度进行量化分析，为了实现小麦秸秆表皮结构完整性的分类，本研究提出了一种改进的GhostNet轻量级卷积神经网络，用于对小麦秸秆表皮显微图像进行完整性分类。【方法】基于小麦秸秆表皮显微成像技术，将迁移学习引入GhostNet中，降低了模型过拟合的风险，同时采用了Dropout层以提升网络的分类准确率。为了验证该方法的有效性，利用4 320幅小麦秸秆表皮显微图像进行训练和验证，同时与ShuffleNet V2、ResNet 50和AlexNet深度学习网络进行了对比。【结果】试验结果表明，改进的GhostNet网络模型的分类准确率为99.2%，分别比ShuffleNet V2、ResNet 50和AlexNet提高了12.6%、3.5%和3.3%，为了验证该模型的鲁棒性，分别对高斯噪声和不同亮暗程度影响进行了测试，测试结果表明，改进后的GhostNet网络模型依然可以取得最佳的分类效果。【结论】该方法应用于小麦秸秆表皮显微图像的完整性分类是有效的、可行的，该方法可为秸秆预处理技术效率的量化分析提供参考。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王文卿 张春丽 张纪乾 刘涵 李余兴
为了让学生更深入地掌握机器学习知识和Python语言程序设计，该文采用Faster R-CNN技术设计了颌面部囊肿目标识别系统综合实验，旨在辅助医生对患者病情的诊断。利用Python语言，在Faster R-CNN算法基础上，编写颌面部囊肿目标识别系统，实现颌面部囊肿图像预处理、特征提取、特征选择和网络模型参数训练，识别单幅计算机断层扫描图像的颌面部囊肿并可视化输出。该实验不仅可以帮助学生综合应用图像处理与机器学习知识，更好地理解和利用Faster R-CNN来进行目标识别的基本原理和方法，还能使学生更深入、熟练地掌握Python程序设计语言，提高学生的科研素质和动手实践能力。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王浩琳 马悦 李永华 李超 赵明琴 苑爱静 邱炜红 何刚 石美 王朝辉
【目的】通过研究我国北方八省区不同土壤有效磷水平和施磷量条件下小麦产量和籽粒锰含量的变化规律，为提高小麦产量、调控小麦锰营养水平和保障粮食安全生产提供依据。【方法】于 2018—2019 年在我国北方山西、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、内蒙古、黑龙江 8 个省区的 34 个地点布置田间试验，设置农户施肥、监控施肥和监控无磷 3 个处理，研究北方八省区小麦的产量和籽粒锰含量及不同土壤有效磷水平下监控施磷及不施磷对小麦产量和籽粒锰含量的影响。【结果】在我国北方八省区，小麦产量平均为 6 066 kg·hm~(-2)，籽粒锰含量平均为 42 mg·kg~(-1)。籽粒锰含量44 mg·kg~(-1)的占 36.8%，籽粒锰含量偏高的问题应引起注意。随土壤有效磷含量增加，小麦产量和籽粒锰含量均显著提高，有效磷含量 20—30 mg·kg~(-1)时小麦产量最高，有效磷含量>40 mg·kg~(-1)时籽粒锰含量最高。监控施肥与农户施肥处理相比，其磷肥用量平均降低了 45.4%，但两者产量分别为 6 358 和 6 222 kg·hm~(-2)，籽粒锰含量分别为 42.8 和 43.6 mg·kg~(-1)，无显著差异。不同土壤有效磷水平下，监控施肥处理的小麦产量均无显著降低；土壤有效磷
关键词：
小麦 土壤有效磷 产量 磷肥 籽粒锰含量
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