典型文献
基于机器视觉的玉米三维表型参数提取算法
文献摘要：
针对目前玉米植株表型参数提取存在精度低、测量时间长和需要人工辅助等问题,提出了基于机器视觉的三维表型参数提取方法.采用瞬时成像设备,获取玉米植株64个角度无背景的图像;基于机器视觉获取三维点云,采用基于拉普拉斯的骨架提取算法提取玉米骨架,对叶片骨架和茎秆骨架优化后,提取叶长、叶最大宽度、叶基部高度、叶夹角、株高和植株最小包围盒体积.比较两个玉米自交系参数提取结果,取误差上限,骨架优化前后叶长、叶最大宽度和叶基部高度平均绝对百分比误差分别下降5.89％、0.04％和0.86％;与人工测量值相比,测得的叶长、叶最大宽度和叶基部高度的平均绝对百分比误差分别为6.66％、6.45％和5.43％.本研究提供了一种高精度、高通量、自动化的玉米生长动态定量化测量方法.
文献关键词：
机器视觉;玉米植株;多视角图像;表型参数
中图分类号：
作者姓名：
李哲;宋青峰;朱新广;胡勇;巩彩兰;卜弘毅
作者机构：
中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,中国科学院上海技术物理研究所,上海200083;中国科学院大学,北京100049;中国科学院分子植物科学卓越创新中心,上海200032
文献出处：
引用格式：
[1]李哲;宋青峰;朱新广;胡勇;巩彩兰;卜弘毅-.基于机器视觉的玉米三维表型参数提取算法)[J].上海农业学报,2022(06):1-8
A类：
B类：
机器视觉,表型参数提取,玉米植株,植株表型,参数提取方法,成像设备,三维点云,拉普拉斯,骨架提取,茎秆,骨架优化,叶长,叶基部,叶夹角,株高,最小包围盒,盒体,玉米自交系,后叶,平均绝对百分比误差,别下,人工测量,测量值,玉米生长,生长动态,定量化,量化测量,多视角图像
AB值：
0.332544
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