基于深度学习的油菜籽粒图像分割方法初探

• 作者: 吴小波 岳延滨 彭顺正 黄筑斌
• 来源期刊: 农技服务
• 关键词: 油菜 籽粒 图像分割 特征提取 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

为克服机器视觉方法进行油菜籽粒图像分割难以有效区分油菜籽粒和阴影、碎石等杂项的不足,提高油菜籽粒计算的准确性和可靠性,基于深度学习方法,通过分析油菜籽粒图像实例,构建先验知识分割体系标准,采用labelme软件对籽粒图像进行特征标记并生成图像数据集.结果表明,基于深度学习的油菜籽粒图像分割方法可将籽粒和其他杂质明显区分,可在油菜籽粒图像分割中进行应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳延滨		40	98	5.0	6.0
2	黄筑斌		2	0	0.0	0.0
3	彭顺正		3	0	0.0	0.0
4	吴小波		1	0	0.0	0.0