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公开(公告)号：CN118279610B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410704308.8
申请日：2024-06-03
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图像表型匹配的大豆表型识别方法、电子设备、介质，包括：获取待识别的大豆图片；将其输入至预先训练好的图像编码器中提取得到图像特征，将图像特征输入至预先训练好的表型解码器中得到大豆图片获得表型结果；其中，图像编码器以及表型解码器的训练过程包括：获取大豆成熟期图像并对其设置表型标签和数组标签；将大豆成熟期图像及其对应的表型标签分别输入至图像编码器、表型编码器，从而训练图像编码器、表型编码器；固定表型编码器的网络权重；将表型标签输入至表型编码器提取得到表型特征，将表型特征输入至表型解码器提取得到表型结果识别特征，基于表型结果识别特征与数组标签间的差值从而反向传播优化表型解码器。
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公开(公告)号：CN116703820B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310406884.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 一种基于热力图的高密度豆粒计数及中心点定位方法，用高斯函数生成高斯核模板，结合已标记的豆粒中心点位置，生成用于豆粒计数的真值热力图；采用基于空洞卷积的CSRNet作为密度图估计模块，将原始图像与真值热力图输入到模型中计算得到与原始图像同大小的热力图，通过对比预测热力图与真值热力图的L2损失进行参数的学习，实现高质量的热力图估计。对于待测试图像，使用CSRNet预测热力图，再通过判断局部最大位置点，从热力图中获取得到所有中心点的位置坐标，并通过局部中心点热力图的值取整获得豆粒数。还包括一种基于热力图的高密度豆粒计数及中心点定位系统。本发明可提高豆粒计数模型在高密度、遮挡严重场景下的计数准确性。
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公开(公告)号：CN117058492B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311322535.6
申请日：2023-10-13
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 一种基于学习解耦的两阶段训练病害识别方法和系统，其方法包括：步骤S1：采集待识别作物的图像样本，制作训练数据集；步骤S2：构造基于学习解耦的分类算法网络模型；步骤S3：对基于学习解耦的分类算法模型进行一阶段训练；步骤S4：固定部分权重，对基于学习解耦的分类算法模型进行二阶段训练；步骤S5：基于训练得到的基于学习解耦的分类算法模型进行推理，最终得到待分类目标叶片的病害种类和病害等级。本发明具有准确度高，标注成本极低，且可实现单模型对病害种类和病害等级进行细分类识别。
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公开(公告)号：CN117011718B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311288015.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 据中。一种基于多元损失融合的植物叶片细粒度识别方法和系统，首先将植物叶片图像以九宫格的方式进行随机掩码完成图像增强，并与原图成对地输入到特征提取网络模型中，得到特征向量；将特征向量输入分类网络层中，并进行品种识别；将特征向量输入到对抗网络层中，进行二分类识别；将掩码图的特征向量输入到自编码网络模块中，进行图像复原的自监督学习；三项任务的损失函数共同监督并指导网络的训练；在自监督任务中掩码图像通过学习复原本身位置使特征提取网络关注到叶片局部特征，而原图在品(56)对比文件王泽宇 等.基于多模态特征的无监督领域自适应多级对抗语义分割网络《.通信学报》.2022,第43卷(第12期),157-171.齐爱玲 等.基于中层细微特征提取与多尺度特征融合细粒度图像识别《.计算机应用》.2023,第43卷(第8期),2556-2563.Gang Li 等.Self-supervised VisualRepresentation Learning for Fine-GrainedShip Detection《.2021 IEEE 4thInternational Conference on InformationSystems and Computer Aided Education(ICISCAE)》.2021,67-71.
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公开(公告)号：CN116817754B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311082530.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01B11/00 , G01B11/02 , G01N21/84 , G06V20/60 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 一种基于稀疏重建的大豆植株表型提取方法及系统，其方法包括：对大豆植株进行多视角成像，通过密度图估计在各视图中提取植株二维关键点，包括端点关键点、节点关键点和豆粒关键点，同时通过亲和力场估计给出同一豆荚中豆粒关联关系，基于对称极线距离和二分匹配，关联各视图中的同一关键点和同一豆荚，进而通过三角测量计算各关键点的三维坐标，用于测量株高、统计豆粒的空间分布、计算节数、单株粒数和荚数等。本发明可精准且高效的提取大豆植株表型，具有较高的可行性和实用性。(56)对比文件Haoran Zhao等.Exploring BetterSpeculation and Data Locality in SparseMatrix-Vector Multiplication on IntelXeon.2020 IEEE 38th InternationalConference on Computer Design.2020,全文.Yourui Huang等.Low IlluminationSoybean Plant Reconstruction and TraitPerception.Agriculture.2022,第12卷(第12期),第2.1-2.3节.李晨雨.基于三维重建的大豆植株叶面积自动测量方法的研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 农业科技辑.2023,(第1期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116817754A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311082530.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01B11/00 , G01B11/02 , G01N21/84 , G06V20/60 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 一种基于稀疏重建的大豆植株表型提取方法及系统，其方法包括：对大豆植株进行多视角成像，通过密度图估计在各视图中提取植株二维关键点，包括端点关键点、节点关键点和豆粒关键点，同时通过亲和力场估计给出同一豆荚中豆粒关联关系，基于对称极线距离和二分匹配，关联各视图中的同一关键点和同一豆荚，进而通过三角测量计算各关键点的三维坐标，用于测量株高、统计豆粒的空间分布、计算节数、单株粒数和荚数等。本发明可精准且高效的提取大豆植株表型，具有较高的可行性和实用性。
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公开(公告)号：CN116703820A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310406884.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 一种基于热力图的高密度豆粒计数及中心点定位方法，用高斯函数生成高斯核模板，结合已标记的豆粒中心点位置，生成用于豆粒计数的真值热力图；采用基于空洞卷积的CSRNet作为密度图估计模块，将原始图像与真值热力图输入到模型中计算得到与原始图像同大小的热力图，通过对比预测热力图与真值热力图的L2损失进行参数的学习，实现高质量的热力图估计。对于待测试图像，使用CSRNet预测热力图，再通过判断局部最大位置点，从热力图中获取得到所有中心点的位置坐标，并通过局部中心点热力图的值取整获得豆粒数。还包括一种基于热力图的高密度豆粒计数及中心点定位系统。本发明可提高豆粒计数模型在高密度、遮挡严重场景下的计数准确性。
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公开(公告)号：CN116580767B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310461742.3
申请日：2023-04-26
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于自监督与Transformer的基因表型预测方法，通过基因芯片技术和人工测量分别获取农作物SNP数据及对应表型样本，以构建数据集；首先，将SNP数据预处理及编码后，送入自监督模型，并通过DeepLIFT算法，计算各SNP位点对表型的贡献得分；然后，使用该SNP各位点贡献度得分改进Transformer嵌入编码方式，并结合自注意力机制，有效提取基因与表型相关性特征图；最后将特征图送入预测回归头预测表型值。本发明还包括一种基于自监督与Transformer的基因表型预测系统。本发明使Transformer模型获取SNP位点贡献度先验知识，更关注贡献度高的位点，减少维度干扰，有效提高预测准确度，适用于农作物基因表型预测。
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公开(公告)号：CN117011316B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311278665.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/70 , G06T3/4053 , G06T7/62
Abstract: 一种基于CT图像的大豆茎秆内部结构辨识方法和系统，该方法包括：步骤一，将大豆盆栽放入植物CT采集设备，利用micro‑CT设备对大豆植株进行从上而下的扫描，得到采集的大豆茎秆CT图像数据；步骤二，对采集的CT图像数据集进行数据增强，引入扩散模型对数据进行超分辨处理，获取更丰富的组织细节信息；步骤三，对CT图像进行分割，得到大豆茎秆内部的组织结构的分割图；步骤四，根据分割结果进行体积重建，获得网格化数据，获得分割区域的体积、表面积等参数。本发明利用CT技术对大豆全生命周期的茎秆内部组织进行捕获，避免了传统破坏式捕获大豆植株内部信息，能有效提升大豆植株茎秆内部结
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公开(公告)号：CN117036829A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311278518.7
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于原型学习实现标签增强的叶片细粒度识别方法和系统，包括：构建细粒度叶片分类数据集；将训练图像输入模型并得到最后一层卷积网络输出的特征向量，按照图像类别标签获取每个类的平均特征值；将训练图像输入上述卷积网络，计算其在最后一个卷积层输出的向量与所有原型特征的相似度；将上述相似度结果与输入图像的真实标签进行加权融合，获得软标签；根据输入图像的真实标签，对原型特征库中对应的原型向量进行迭代更新；获取输入图像经过网络分类层输出的预测标签；将预测标签与软标签进行相似度计算，作为损失函数指导整个系统的训练；将待测图像输入训练完成的网络进行分类预测，根据预测的标签分布确定图像类别。
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