基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计OA北大核心CSCDCSTPCD
Statistics of Seed-testing Soybean Main Stem Nodes Based on Image Processing and Clustering Algorithm
为了实现待考种大豆植株主茎节数的快速、高效测量,提出一种基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计方法.首先,获取不同视角下的已脱叶待考种大豆植株图像,随机抽取训练集与验证集样本植株,并设定初始图像采集间隔与抽样步长;其次,通过植株分割、骨架提取、主茎节点去噪等操作,获取分布于植株主茎上的待检测大豆茎节点;通过基于空间距离的数据转换方法将分布离散的大豆茎节点转换至便于聚类的数据集内;利用HDBSCAN聚类算法对不同采集视角下的待检测大豆茎节点…查看全部>>
王跃亭;王敏娟;孙石;杨斯;郑立华
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083中国农业科学院作物科学研究所,北京100081中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083
信息技术与安全科学
大豆考种主茎节数图像处理空间转换HDBSCAN聚类算法
《农业机械学报》 2020 (12)
229-237,9
国家重点研发计划项目(2016YFD0200600-2016YFD0200602)和国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-04)
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