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基于语义分割与实例分割的玉米茎秆截面参数测量方法

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茎秆微观结构与其力学性能密切相关,影响作物的抗倒伏性能.但作物茎秆微观表型参数难以通过人工方式获取,因此急需自动化的测量方法.本研究以玉米为材料,通过光学显微镜获得玉米茎秆横截面切片图像,基于深度学习架构融合ResNet和Unet构建语义分割Res-Unet网络模型,对截面表皮、周皮和髓区3个功能区域进行分割;针对维管束数量多、面积小、密度大的特点,以EfficientDet作为基础网络架构,根据维管束尺寸小的特性,减少双向特征图金字塔(BiFPN)的层数,达到提高推理速度、减少显存占用量的目的,同时添加掩膜分割分支,构造新的网络Eiff-BiFPN实现对维管束的分割.实验结果表明,功能区域分割的平均DICE达到88.17％;维管束分割的AP50和AP50∶70分别达到88.78％和72.80％.根据分割结果,可以获得玉米茎秆截面尺寸、各功能区域尺寸和维管束数量、面积等微观结构参数.本文方法具有精确性、实时性和可用性,可用于玉米茎秆微观结构参数的自动化测定,为作物抗倒伏研究提供技术基础.
Measurement of Maize Stem Cross Section Parameters Based on Semantic Segmentation and Instance Segmentation

陈燕、李想、曹勉、胡小春、王令强

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广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004

广西多媒体通信与网络技术重点实验室,南宁530004

广西财经学院大数据与人工智能学院,南宁530007

广西大学农学院,南宁530004

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玉米茎秆 截面参数 语义分割 实例分割 显微结构

广西科学研究与技术开发计划广西自然科学基金

桂科AA20302002-32020GXNSFAA159090

2023

10.6041/j.issn.1000-1298.2023.06.022

农业机械学报
中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院

农业机械学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.904
ISSN：1000-1298
年,卷(期)：2023.54(6)
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