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申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所;山东大学

摘要：大豆植株考种仪及表型数据采集与识别方法，所述考种仪包括外壳、旋转盘、固定盘、支撑杆、电机，所述旋转盘固定连接在所述外壳上，所述固定盘通过所述支撑杆与所述旋转盘固定连接，所述电机固定连接于所述外壳的内部，并与所述旋转盘相互之间固定连接；当所述电机转动时，可带动所述旋转盘旋转，进而通过所述支撑杆带动所述固定盘同步旋转。本发明还提供一种利用上述大豆植株考种仪进行数据采集的表型数据采集方法，以及一种利用上述表型数据采集方法进行数据识别的识别方法。

主权项：1.一种利用表型数据采集方法进行数据识别的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步.分帧：将原始视频进行分帧处理，获得多个数据帧成像，并将全部帧成像作为该处理流的最终输入；第二步.节段分割：将获得的帧成像输入到分割器，分割器根据植株节段自上向下将成像分成多个部分，并分别依次输入到目标检测器中并行处理；第三步.豆荚检测：分割后的帧成像集输入目标检测器获得单帧对象集，即进行识别处理后获得豆荚对象集，其中，目标检测器采用深度学习物体检测模型yolov3，通过预先利用已有的豆荚标注数据对该模型进行训练，从而获得针对不同豆粒颗数豆荚进行识别的专用物体检测模型，其中该模型训练用数据及所得最终识别分类共包括5种，依次为：0粒豆荚、1粒豆荚、2粒豆荚、3粒豆荚、4粒豆荚；第四步.豆荚追踪：将第三步中获得的单帧对象集输入追踪器，对追踪器内容进行更新，实现对目标的唯一性确认，即对豆荚进行唯一性确认，从而实现对单豆荚的标记，其中，追踪器采用deep-sort，通过利用该算法对不同帧获得的豆荚进行同一性判断，从而实现在一完整视频流中，一唯一序号与单豆荚的始终绑定，实现豆荚标记；第五步.若当前仍有未处理的帧，转至第二步，迭代更新追踪器中对象路径情况，从而不断发现新豆荚出现的情况，更新已有豆荚路径情况，更新最终豆荚列表；第六步.对所有追踪器包含的全部路径状态进行统计，统计植株考种信息并进行保存输出，其中，对所有追踪器包含的全部路径状态进行统计包括计数和皮色提取，对于计数，统计不同种粒数豆荚出现情况，计算单株豆粒总数；对于皮色提取，通过上述步骤中物体检测模型获得的豆荚列表，获得单豆荚所在矩形区域，并利用该区域中心范围10像素之内的点取RGB颜色平均，以获得最终预估皮色；所述表型数据采集方法利用大豆植株考种仪进行数据采集，包括以下步骤：Step1.在考种仪1的校验区121放置比色卡，并在二维码放置区122安放二维码；Step2.将待考种植株2的底部穿过通孔141，固定在空心圆柱132内；Step3.将信息台12朝向固定摄像设备5的固定三脚架6；Step4.启动所述考种仪1和所述摄像设备5，所述考种仪1将所述待考种植株2进行旋转后，通过所述摄像设备5拍摄所述待考种植株2转动360度的视频图像；Step5.保存拍摄的视频图像，取下一个所述待考种植株2，如果植株种类编号不变，则转至Step2继续重复上述步骤，如果植株种类编号改变，则转至Step1继续重复上述步骤；Step6.将所述摄像设备5拍摄的多个所述待考种植株2的视频图像文件传输至指定的云服务器中，由云服务器调用视频处理程序并行处理视频文件，提取所述待考种植株2的表型特征数据、所述校验区121的比色卡信息以及所述二维码放置区122的二维码种类编号，并存入表型数据库中；所述考种仪1包括外壳11、旋转盘13、固定盘14、支撑杆15、电机16，所述旋转盘13固定连接在所述外壳11上，所述固定盘14通过所述支撑杆15与所述旋转盘13固定连接，所述电机16固定连接于所述外壳11的内部，并与所述旋转盘13相互之间固定连接；当所述电机16转动时，可带动所述旋转盘13旋转，进而通过所述支撑杆15带动所述固定盘14同步旋转；所述电机16包括触发装置167，所述触发装置167包括触碰杆1671和感应开关1672，所述触碰杆1671包括相互之间互相垂直的横杆和竖杆，横杆的一端固定连接在电机16的主轴上，另一端与竖杆相连接，感应开关1672为固定在电机16端盖上的一根具有缺口的导体，其与电机16和控制模块164之间相连接；正常情况下，感应开关1672上的缺口由弹簧接触并导通干路电源，使得电机16可正常工作进行转动，当电机16的主轴转动时，触碰杆1671随之转动，竖杆同步转动，而感应开关1672不动，当竖杆的底端转动至与感应开关1672相对应的位置处时，竖杆推开弹簧，使弹簧发生形变，造成感应开关1672断路，此时，电机16旋转一周后停止转动，需通过远程操作遥控器控制电机16的启动，然后电机16主轴带动竖杆继续转动，在弹簧的回弹力的作用下，弹簧再次导通干路电源，使得电机16可继续工作。

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百度查询： 中国科学院东北地理与农业生态研究所 山东大学 大豆植株考种仪及表型数据采集与识别方法