公开(公告)号：CN111862190B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202010664458.2

申请日：2020-07-10

Applicant: 北京农业生物技术研究中心

Inventor： 陈昌龙 ,  谢华 ,  董洲 ,  田宇

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及农业技术领域，具体涉及自动测量离体植物软腐病斑面积的方法及装置。所述方法包括：获取离体植物的样本图片；对所述样本图片中的分辨率进行标定；对所述样本图片中的病斑区域进行提取，在进行所述提取时，采用深度学习中的全卷积神经网络(FCN，Fully Convolutional Networks)对所述病斑区域进行语义分割，自动提取病变区域；所述全卷积神经网络经过人工标注的样本集进行训练；统计所述病斑区域中的像素点总数，计算得到病斑面积。本发明实现了对软腐病斑面积自动、高效、准确测量的目的，可为当前软腐病研究中离体病斑面积测量的实际需求提供支持。

公开(公告)号：CN111862190A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010664458.2

申请日：2020-07-10

Applicant: 北京农业生物技术研究中心

Inventor： 陈昌龙 ,  谢华 ,  董洲 ,  田宇

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及农业技术领域，具体涉及自动测量离体植物软腐病斑面积的方法及装置。所述方法包括：获取离体植物的样本图片；对所述样本图片中的分辨率进行标定；对所述样本图片中的病斑区域进行提取，在进行所述提取时，采用深度学习中的全卷积神经网络(FCN，Fully Convolutional Networks)对所述病斑区域进行语义分割，自动提取病变区域；所述全卷积神经网络经过人工标注的样本集进行训练；统计所述病斑区域中的像素点总数，计算得到病斑面积。本发明实现了对软腐病斑面积自动、高效、准确测量的目的，可为当前软腐病研究中离体病斑面积测量的实际需求提供支持。