[发明专利]一种基于深度学习卷积神经网络的水稻考种方法

权利要求书

1.一种基于深度学习卷积神经网络的水稻考种方法，其特征在于，包括步骤

S1：从水稻种子照片中分离出单个籽粒，利用计算机视觉算法提取籽粒轮廓，所述S1包括步骤：

S11：利用机器学习判断种子轮廓是否为单一籽粒；

S12：如果是单一籽粒，利用轮廓切割图像，输出单个籽粒轮廓图片，计算长度、宽度和面积；如果是粘连的多个籽粒，利用图像分割算法分离粘连的籽粒，得到单个籽粒轮廓图片；

所述S1还包括步骤：如果粘连籽粒不能分离出单个籽粒，或粘连籽粒因为形状不规则而得出错误结果，则提示进行人工干预，重新拍照；

S2：对分割后的各籽粒根据其籽粒轮廓图片进行分类，将籽粒分为闭实、闭偏实、开实、开偏实、闭空、闭偏空、开空和开偏空；

S3：使用各类籽粒轮廓图片样本对深度学习卷积神经网络进行训练；

S4：使用验证照片对所述深度学习卷积神经网络进行验证；

S5：使用所述深度学习卷积神经网络对水稻种子照片进行考种，所述S5包括步骤：将水稻种子籽粒按照开实、闭实、开偏实和闭偏实，开偏空、闭偏空、开空和闭空分为两个大类，并分别统计两个大类籽粒的比例。

2.如权利要求1所述的基于深度学习卷积神经网络的水稻考种方法，其特征在于，所述S5还包括步骤：将水稻种子籽粒按照开实和闭实、开偏实和闭偏实、开偏空和闭偏空、开空和闭空分为4个大类，并分别统计4个大类籽粒的比例。