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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明涉及视觉图像识别技术领域，公开了种油菜角果表型参数测量方法，包括如下步骤：步骤1、构建油菜角果表型参数测量系统，以获取油菜角果图像信息；步骤2、构建基于UNet网络的油菜角果结构测量模型以及基于CrowdCounting‑P2PNet网络的油菜角果籽粒计数模型；步骤3、对所述图像信息进行多尺度融合处理，获得多尺度融合图像；步骤4、将多尺度融合图像输入至油菜角果结构测量模型和油菜角果籽粒计数模型中；步骤5、输出油菜角果的精确表型参数。本发明能够高效地采集油菜角果图像、有效地融合油菜角果长曝光和短曝光图像、全面地测量油菜角果的表型参数，并能够利用多尺度融合图像构建油菜角果表型参数检测模型，具有成本低、速度快、精度高、系统简单等优点。
主权项：1.一种油菜角果表型参数测量方法，其特征在于，包括步骤1、构建油菜角果表型参数测量系统，以获取油菜角果图像信息；步骤2、构建基于UNet网络的油菜角果结构测量模型以及基于CrowdCounting-P2PNet网络的油菜角果籽粒计数模型；步骤3、对所述图像信息进行多尺度融合处理，获得多尺度融合图像；步骤4、将多尺度融合图像输入至油菜角果结构测量模型和油菜角果籽粒计数模型中；步骤5、输出油菜角果的精确表型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 一种油菜角果表型参数测量方法与系统
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