申请/专利权人：宁波微萌种业有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854062A

主分类号：G06V20/68

分类号：G06V20/68;G06T7/00;G06T7/11;G06V10/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供一种高通量瓜菜种子萌发表型数据分析方法，包括以下步骤：图像获取，种子浸种后平铺于萌发滤纸上，并置于催芽盒内萌发，成像系统获取种子在萌发过程中各个时期的图像照片；模型构建，对拍摄的照片进行裁剪后标注照片中的种子，使用矩形框框选种子所在的位置，并标明该种子是否已萌发，得到相应的标签文件，将照片及与其对应的标签文件按一定比例划分为训练集、验证集和测试集，以yolov5s为基模型，在backbone第9层加入CBAM注意力机制，以训练集的数据为输入，训练模型，同时查看模型在验证集上的表现，用训练好的模型检测测试集中的种子是否萌发，并统计准确率，在计算机上制作可视化界面，对种子萌发情况进行统计分析，计算萌发参数。

主权项：1.一种高通量瓜菜种子萌发表型数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、图像获取；S1-1，种子浸种后平铺于萌发滤纸上，并置于催芽盒内萌发；S1-2，成像系统获取种子在萌发过程中各个时期的图像照片；S2、模型构建；S2-1，基于openCV和图像分割技术裁剪照片；S2-2，使用labelimg软件对裁剪后的照片中的种子进行标注，使用矩形框框选种子所在的位置，并标明该种子是否已萌发，得到相应的标签文件；S2-3，将照片及与其对应的标签文件按一定比例划分为训练集、验证集和测试集；S2-4，以yolov5s为基模型，在backbone第9层加入CBAM注意力机制，以训练集的数据为输入，训练模型，同时查看模型在验证集上的表现；S2-5，修改NMS为softNMS，用训练好的模型检测测试集中的种子是否萌发，并统计准确率；S2-6，优化模型和检测方法，直至满足实际需要；S2-7，在计算机上基于PyQT5制作可视化界面；S2-8，对种子萌发情况进行统计分析，计算萌发参数，实现种子萌发率检测的自动化流程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宁波微萌种业有限公司 一种高通量瓜菜种子萌发表型数据分析方法

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