气孔是植物叶片与外界环境交换气体和水分的重要结构。针对现有气孔性状分析主要采用人工测量,过程繁琐、效率低下、容易出现人为误差的问题,本文采用YOLO(You only look once)深度学习模型完成了玉米叶片气孔的自动识别与自动测量工作...气孔是植物叶片与外界环境交换气体和水分的重要结构。针对现有气孔性状分析主要采用人工测量,过程繁琐、效率低下、容易出现人为误差的问题,本文采用YOLO(You only look once)深度学习模型完成了玉米叶片气孔的自动识别与自动测量工作。结合玉米叶片气孔数据集的特点,对YOLO深度学习模型进行了改进,有效地提高了气孔识别和测量的精确率。对YOLO深度学习模型中的预测端进行了优化,降低了误检率;同时,结合气孔特征对16倍、32倍下采样层进行简化,提高了识别效率。实验结果表明,改进后的YOLO深度学习模型在玉米叶片气孔数据集上识别精确率达到95%,参数测量的平均精确率达到90%以上。本文方法能够自动完成玉米叶片气孔的识别、计数与测量,解决了传统气孔分析方法的低效率问题,为农业科学家、植物学家开展植物气孔分析研究提供了技术支撑。展开更多
利用0.06-200 k Hz范围内拥有36个频率点的LCR测量仪及自制夹持平行电极板,测量280片不同含水率玉米叶片的相对介电常数ε＇及介电损耗因子ε″;利用干燥法测量玉米叶片的湿基含水率。利用逐步回归法（SWR）与多元线性回归（MLR）结合...利用0.06-200 k Hz范围内拥有36个频率点的LCR测量仪及自制夹持平行电极板,测量280片不同含水率玉米叶片的相对介电常数ε＇及介电损耗因子ε″;利用干燥法测量玉米叶片的湿基含水率。利用逐步回归法（SWR）与多元线性回归（MLR）结合的线性建模方法和连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）结合的非线性建模方法,分别建立玉米叶片介电参数（ε＇、ε″及两者融合信息3种参数）与湿基含水率的关系模型,并应用留一交叉验证法选取2种建模方法的最佳关系模型。分析表明,非线性模型较线性模型具有更高的预测能力,且基于ε＇与ε″的融合信息运用连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）相结合的非线性建模方法使模型原72个变量精简到10个,剔除了模型中冗余度较高的变量,有效降低了模型的复杂度,得到最高的测试集决定系数R2P（0.804）和最小的测试集均方根误差RMSEP（0.017 6）。结果表明基于介电特性的玉米叶片含水率无损检测方法是可行的,为快速检测其他农作物的生理信息提供了一种可靠的方法。展开更多
文摘气孔是植物叶片与外界环境交换气体和水分的重要结构。针对现有气孔性状分析主要采用人工测量,过程繁琐、效率低下、容易出现人为误差的问题,本文采用YOLO(You only look once)深度学习模型完成了玉米叶片气孔的自动识别与自动测量工作。结合玉米叶片气孔数据集的特点,对YOLO深度学习模型进行了改进,有效地提高了气孔识别和测量的精确率。对YOLO深度学习模型中的预测端进行了优化,降低了误检率;同时,结合气孔特征对16倍、32倍下采样层进行简化,提高了识别效率。实验结果表明,改进后的YOLO深度学习模型在玉米叶片气孔数据集上识别精确率达到95%,参数测量的平均精确率达到90%以上。本文方法能够自动完成玉米叶片气孔的识别、计数与测量,解决了传统气孔分析方法的低效率问题,为农业科学家、植物学家开展植物气孔分析研究提供了技术支撑。
文摘利用0.06-200 k Hz范围内拥有36个频率点的LCR测量仪及自制夹持平行电极板,测量280片不同含水率玉米叶片的相对介电常数ε＇及介电损耗因子ε″;利用干燥法测量玉米叶片的湿基含水率。利用逐步回归法（SWR）与多元线性回归（MLR）结合的线性建模方法和连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）结合的非线性建模方法,分别建立玉米叶片介电参数（ε＇、ε″及两者融合信息3种参数）与湿基含水率的关系模型,并应用留一交叉验证法选取2种建模方法的最佳关系模型。分析表明,非线性模型较线性模型具有更高的预测能力,且基于ε＇与ε″的融合信息运用连续投影算法（SPA）与支持向量回归（SVR）相结合的非线性建模方法使模型原72个变量精简到10个,剔除了模型中冗余度较高的变量,有效降低了模型的复杂度,得到最高的测试集决定系数R2P（0.804）和最小的测试集均方根误差RMSEP（0.017 6）。结果表明基于介电特性的玉米叶片含水率无损检测方法是可行的,为快速检测其他农作物的生理信息提供了一种可靠的方法。
