一种基于卷积神经网络的玉米表型参数提取方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的玉米表型参数提取方法，使用工业相机采集玉米单株的俯视图和侧视图，人工采集玉米单株的株高，茎粗，干生物量，叶面积，叶绿素含量，含水量等数据，使用图像与表型数据构建玉米表型数据集，使用玉米表型数据集构建基于卷积神经网络的玉米表型参数回归模型。本发明可以自动提取图像特征，并根据特征进行分类和参数回归，准确率高，避免了人工提取表型参数，相比传统机器学习避免了人为设计特征的步骤，且在准确率上达到使用要求。