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基于Mask R-CNN的玉米干旱卷曲叶片检测

文献类型： 中文期刊

作者： 安江勇 1 ; 黎万义 1 ; 李茂松 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室;中国科学院自动化研究所

关键词： 干旱;玉米植株;叶片卷曲;目标检测

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2019 年 31 卷 05 期

页码： 66-74

摘要： 【目的】干旱胁迫严重影响玉米生长和产量水平,对玉米干旱胁迫快速、精确监测,及时制定相应的防灾减灾措施对保障玉米丰产稳产具有重要意义。对玉米干旱卷曲叶片进行监测是实现快速精确地监测玉米干旱胁迫的重要方法。【方法】文章使用单反相机获取干旱胁迫和适宜水分处理下的玉米植株数字图像,使用多边形框手动标注玉米卷曲叶片,建立玉米卷曲叶片目标检测数据集,使用目标检测模型Mask R-CNN对玉米卷曲叶片进行检测。【结果】目标检测模型进行玉米卷曲叶片检测的置信度高于98%,在IOU阈值为0.5时,卷曲叶片检测模型的均值平均精度为74.35%。【结论】目标检测算法能精确地对玉米卷曲叶片进行检测和分割,卷曲检测置信度高。基于叶片卷曲信息的玉米干旱胁迫识别具有快速、及时、精确等优点。随着作物表型组学的发展,目标检测算法可广泛应用于作物生物胁迫、非生物胁迫以及作物表型研究中感兴趣区域的识别和定位等研究。

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