基于神经网络实例分割的甘蓝体积与叶面积计算
计算机视觉与模式识别
2021-07-09 v1 机器人学
摘要
果实大小与叶面积是植物健康的重要指标，并且对于植物养分管理、植物保护和收获具有重要意义。本研究提出了一种基于图像的方法来测量甘蓝的果实体积与叶面积。为此，训练了一个基于掩码区域的卷积神经网络（Mask R-CNN）以将甘蓝果实从叶片中分割出来并分配给相应植株。结果表明，即便仅使用单个相机，所开发的方法在单株水平上可提供 92.6% 的果实大小计算精度和 89.8% 的叶面积精度。
引用
@article{arxiv.2104.05284,
title = {Volume and leaf area calculation of cabbage with a neural network-based instance segmentation},
author = {Nils Lueling and David Reiser and Hans W. Griepentrog},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05284},
year = {2021}
}