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基于深度学习的马铃薯花粉活力快速检测

文献类型： 中文期刊

作者： 夏士轩 1 ; 耿泽栋 1 ; 祝光涛 2 ; 张春芝 3 ; 李大伟 3 ;

作者机构： 1.华中农业大学植物科学技术学院

2.云南师范大学马铃薯科学研究院

3.中国农业科学院深圳农业基因组研究所

关键词： 马铃薯;花粉活力;图像处理;深度学习;SegFormer;OpenCV

期刊名称： 生物技术通报

ISSN： 1002-5464

年卷期： 2024 年 40 卷 009 期

页码： 123-130

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： [目的]传统马铃薯花粉活力检测方法依靠肉眼计数,存在效率低、准确性差等问题.本研究基于PaddlePaddle深度学习框架,通过比较不同模型,提出一种快速检测花粉活力的方法.[方法]首先收集花粉,使用 2,3,5-氯化三苯基四氮唑(2,3,5-triphenyltetrazolium chloride,TTC)染色,通过显微镜拍照获取图像;利用Photoshop(PS)进行数据标注,分别标注有活力花粉和所有花粉,并将标签图转为单通道图像;选用SegFormer、U-Net和DeepLabV3 模型进行训练,分割有活力花粉和所有花粉;最后使用Python OpenCV程序计数,计算花粉活力.[结果]与其他模型相比,SegFormer在两类数据集中的各项评估指标均为最优.相比于人工识别,OpenCV程序可以实现快速、批量计数,且误差小.[结论]通过图像处理技术可以快速、准确检测马铃薯花粉活力,进一步利用该方法快速鉴定了 200 份F2 株系的花粉活力,为马铃薯花粉活力表型采集奠定了基础.

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