【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农业育种，尤其涉及一种基于图像表型匹配的大豆表型识别方法、电子设备、介质。
技术介绍
1、大豆是世界上主要的油料作物之一，是一种重要的农业经济作物。大豆的产量与株高、节数、荚数、粒数等表型息息相关，因此测量作物表型是农业育种中一个非常重要的环节。
2、传统的表型测量通常依靠人工进行，由专业人员对作物进行观察、测量并记录各项复杂表型，需要花费大量的人力、物力和时间，并且难以系统性地评测人工测量的准确程度，严重影响大豆新品种的选育进程。
3、目前，现有技术中通过神经网络进行目标检测仅仅能够识别豆荚数和豆荚种类，无法识别大豆表型测量所需要的所有表型，影响大豆品种选育的效率及准确率。
4、因此，亟需提出一种大豆表型识别方法以克服上述技术问题。
技术实现思路
1、针对现有技术不足，本专利技术提供了一种基于图像表型匹配的大豆表型识别方法、电子设备、介质。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，所述方法包
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【技术保护点】
1.一种基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，对每一大豆成熟期图像设置表型标签和数组标签包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，将大豆成熟期图像及其对应的表型标签分别输入至图像编码器、表型编码器，从而训练图像编码器、表型编码器包括：
4.根据权利要求1所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，所述表型解码器的优化过程包括：
5.根据权利要求1或3所述的基于图像表型匹配的大豆...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，对每一大豆成熟期图像设置表型标签和数组标签包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，将大豆成熟期图像及其对应的表型标签分别输入至图像编码器、表型编码器，从而训练图像编码器、表型编码器包括：
4.根据权利要求1所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，所述表型解码器的优化过程包括：
5.根据权利要求1或3所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，所述图像编码器选用resnet50残差神经网络、vit视觉转换器神经网络或detr检测转换器神经网络。
6.根据权利要求3或4所述的基于图像表型匹配的大豆表型识别方法，其特征在于，所述表型编码器和表型解码器选用带有注意力机制的transformer转换器神...
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