[发明专利]基于卷曲叶片检测的玉米干旱识别方法在审
| 申请号： | 201910446308.1 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN110188657A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 安江勇;李茂松 | 申请（专利权）人： | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 董柏雷 |
| 地址： | 100081 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及玉米干旱识别技术领域，通过对干旱胁迫下玉米卷曲叶片的检测对玉米干旱进行识别。本发明通过获取干旱胁迫下玉米数字图像，通过玉米卷曲叶片的检测对玉米干旱进行及时的诊断和识别，基于卷曲叶片检测的干旱识别是一种快速、无损、直接的干旱监测方法，目标检测算法不仅能检测出卷曲叶片，而且能对卷曲叶片进行定位并分割出卷曲叶片。 | ||
| 搜索关键词： | 卷曲 玉米 叶片 干旱 干旱胁迫 叶片检测 检测 目标检测算法 干旱监测 数字图像 无损 诊断 分割 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷曲叶片检测的玉米干旱识别方法，其特征在于，包括以下步骤：a)通过盆栽试验方法进行玉米控旱试验，分为适宜和干旱胁迫两个处理；b)使用单反相机从玉米顶部获取玉米的俯视数字图像，建立图像数据集，并使用Labelme软件对数字图像中玉米卷曲叶片进行多精细的多边形标注,将数据划分为训练样本和测试样本，同时将图像数据转化为json文件；c)使用标注好的训练集图像训练目标检测模型Mask R‑CNN，训练步数为50步，使用ResNet101提取图像特征；d)用测试集测试已训练好的卷曲叶片检测模型Mask R‑CNN模型，用均值平均精度mAP，精度对模型进行评价，并检测出卷曲叶片在图像中的具体位置，对卷曲叶片进行分割。
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