【技术实现步骤摘要】
基于卷曲叶片检测的玉米干旱识别方法
本专利技术涉及农作物干旱识别领域，具体地，涉及一种基于卷曲叶片检测的玉米干旱识别方法。
技术介绍
干旱是影响玉米产量的主要因素之一，快速，及时的玉米干旱监测对保障玉米产量具有重要的作用，传统的干旱监测方法有土壤水分、农业气象预报和人为诊断等，虽能对玉米干旱做出判断，但具有滞后性。在干旱胁迫下玉米植株表现出一系列的表型特征，如叶片萎焉，卷曲，植株生长缓慢等，其中叶片卷曲是玉米干旱胁迫最显著的特征之一。随着计算机视觉和作物表型组学的发展，传统的机器学习和深度学习算法广泛的应用于农作物生物或非生物胁迫的识别(Singhetal.,2016；Singhetal.,2018)，而常用的图像识别和分类算法是对一张图像的内容进行识别和分类，然而在农业生产实践中特别是大田条件下一幅图像可能包含多种物体(比如作物和杂草，不同作物)或者是有多种胁迫的作物，如包含不同的病虫害或由于土壤水分分布不均，导致在大田条件下采集的一幅图像里既有适宜水分的植株，也有干旱萎焉的植株(Anetal.,2019)。在一幅图像包含多物体，多目标情况下，受到复杂的图像背景...
【技术保护点】
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...
【技术特征摘要】
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MaskR-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MaskR-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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用单反相机获取干旱胁迫下玉米俯视图数字图像，用La...
【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：北京,11
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