水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供了水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备，包括获取水稻穗粒图像，对所述水稻穗粒图像进行标注，确定水稻穗粒中心点位置和水稻穗粒中心点类别；构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型；将待测试图像输入所述端到端水稻穗粒识别计数模型，得到对应所述待测试图像的候选点位置坐标。通过融入自适应卷积网络，在表征学习阶段增强与周边局部区域的特征学习，提高模型的识别准确率。通过多分类的网络输出，实现端到端的实粒、秕粒识别和精准的位置估计。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计数领域，尤其涉及一种水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备。

技术介绍

1、水稻单穗识别是用来统计水稻品种结实率、产量的重要表型特征。但是，水稻穗粒总数包含了实粒数和秕粒数两种，而目前的计数方法都集中在计算穗粒的总数上，未自动区分实粒数、秕粒数的类别，对于秕粒数的统计都是靠人为的依据图像进行二次判定，容易产生误差，降低了水稻穗粒的统计精度。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高统计精度的水稻穗粒的识别计数方法、装置及电子设备。

2、第一方面，本申请提供了一种水稻穗粒的识别计数方法，所述水稻穗粒的识别计数方法包括：

3、获取水稻穗粒图像，对所述水稻穗粒图像进行标注，确定水稻穗粒中心点位置和水稻穗粒中心点类别；

4、构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型；

5、将待测试图像输入所述端到端水稻穗粒识别计数模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述水稻穗粒的识别计数方法，包括：

2.根据权利要求1所述的水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型，包括：

3.根据权利要求2所述的水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述将所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别输入至所述水稻穗粒识别计数模型进行模型训练，得到收敛后的端到端水稻穗粒识别计数模型，包括：

4.根据权利要求2所述...

【技术特征摘要】

1.一种水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述水稻穗粒的识别计数方法，包括：

2.根据权利要求1所述的水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述构建水稻穗粒识别计数模型，使用所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别对所述水稻穗粒识别计数模型进行训练，得到端到端水稻穗粒识别计数模型，包括：

3.根据权利要求2所述的水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述将所述水稻穗粒图像、所述水稻穗粒中心点位置和所述水稻穗粒中心点类别输入至所述水稻穗粒识别计数模型进行模型训练，得到收敛后的端到端水稻穗粒识别计数模型，包括：

4.根据权利要求2所述的水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述位置回归子网络，包括：

5.根据权利要求2所述的水稻穗粒的识别计数方法，其特征在于，所述分类子网络，...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺菁菁，章孟臣，龙宇轩，韩强，谢正超，陈颖，张国栋，赵凤利，翁琳，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：