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基于Mask-RCNN網(wǎng)絡(luò)的自上而下田間玉米葉脈生長軌跡檢測模型研究

瀏覽次數(shù):975 發(fā)布日期:2024-7-19  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | Point-Line Net:一種自上而下的田間玉米葉脈生長軌跡檢測模型

植物表型檢測在了解和研究植物生物學(xué)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)學(xué)中起著至關(guān)重要的作用。通過對植物的各種物理性狀和特性的量化和分析,如株高、葉片形狀、數(shù)量和生長軌跡等的精確檢測,研究人員可以深入了解植物的生長發(fā)育、抗逆性以及環(huán)境因素的影響,對作物育種具有重要意義。

2024年7月,Plant Phenomics 在線發(fā)表了來自中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所和太原理工大學(xué)合作完成的題為Recognition and Localization of Maize Leaf and Stalk Trajectories in RGB Images Based on Point-Line Net 的論文。

隨著計算機視覺技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展,利用田間玉米圖像對植物相關(guān)信息進行高通量表型分析,可以大大消除重復(fù)勞動,提高植物育種效率。然而,由于田間環(huán)境中作物的背景復(fù)雜,遮擋問題嚴(yán)重,將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于室外田間環(huán)境,確定田間玉米葉片數(shù)量并識別葉脈生長軌跡仍然存在一定的困難。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn),本文基于Mask-RCNN網(wǎng)絡(luò)提出了一種自上而下的關(guān)鍵點檢測模型——Point-Line Net,用于田間玉米葉脈生長軌跡表型檢測任務(wù)。

數(shù)據(jù)集來自中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所,本文選取了其中使用手持相機拍攝的部分?jǐn)?shù)據(jù)集,包含9802張高分辨率RGB圖像和對應(yīng)的點線標(biāo)注文件。

圖1玉米數(shù)據(jù)集的4個拍攝角度3個生長時期圖像:(A)早期、(B)中期和(C)后期。

針對數(shù)據(jù)集中待檢測目標(biāo)的表型特征,算法模型分別在自上而下的兩個階段做出了以下的改進:首先,為了更好地適應(yīng)不同尺度物體的檢測需求,融合多尺度的特征信息,使用特征金字塔結(jié)構(gòu)(Feature pyramid network,FPN)結(jié)合更深層次的ResNet101作為目標(biāo)檢測階段的特征提取網(wǎng)絡(luò);其次,考慮到數(shù)據(jù)集中目標(biāo)嚴(yán)重遮擋導(dǎo)致漏檢或者重復(fù)檢測的問題,本文將D_IoU計算策略與Soft-NMS算法融合,替代了傳統(tǒng)的IoU+NMS篩選算法;最后在關(guān)鍵點檢測階段,本文提出了輕量級的關(guān)鍵點檢測分支,即針對每個目標(biāo)使用單一的熱力圖來推理目標(biāo)的關(guān)鍵點坐標(biāo),用于擬合葉脈的生長軌跡。

圖2基于Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)的Point-Line Net模型:在目標(biāo)檢測分支中,模型負(fù)責(zé)推理目標(biāo)的位置及其類別;在關(guān)鍵點檢測分支中,結(jié)合目標(biāo)檢測結(jié)果對關(guān)鍵點的熱圖進行模型推理。

另外,鑒于任務(wù)中特殊的關(guān)鍵點準(zhǔn)確率評估需求,即關(guān)注預(yù)測關(guān)鍵點是否位于“關(guān)鍵路徑”(本文指葉脈或者莖脈)上,本文提出了一個新的驗證指標(biāo)——mean Line Distance(mLD),通過反復(fù)的理論推導(dǎo)與實驗驗證了該評價指標(biāo)的有效性,為后續(xù)相關(guān)研究提供了參考。

最終,模型的目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率(mAP50%)達(dá)到了81.5%,在自定義的距離驗證指標(biāo)mLD上達(dá)到了33.5,實現(xiàn)了對田間玉米表型圖像中葉片和莖稈數(shù)量以及生長軌跡的有效識別。

圖3 Point-Line Net在各種場景下的預(yù)測結(jié)果:(A)原始RGB圖像;(B) Labelme工具轉(zhuǎn)換的地面真實值;(C)預(yù)測邊界框(紅色框代表識別出的的根莖類別,白色框代表識別出的的葉片類別);(D)預(yù)測關(guān)鍵點。

該研究由中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所、太原理工大學(xué)合作完成。太原理工大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)學(xué)生劉秉文為該文第一作者,阮玨研究員和李燈熬教授為該文通訊作者。本文的研究受到了國家重點研發(fā)計劃(2022YFC3400300、2019YFA0707003)等項目支持。

作者及團隊介紹

阮玨,研究員,博士生導(dǎo)師,農(nóng)業(yè)基因組學(xué)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用創(chuàng)新團隊首席科學(xué)家。課題組主要從事組學(xué)算法研發(fā):1)開發(fā)快速精準(zhǔn)的序列比對與組裝算法開發(fā);2)開發(fā)高效的圖基因組構(gòu)建與分析流程;3)制備圖像表型標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,搭建共享平臺,開發(fā)植物表型圖像識別算法;4)開發(fā)具有高糾錯能力的DNA數(shù)字存儲算法;5)拓展測序方法研發(fā):如低頻突變檢測,宏基因組測序等;6)在組學(xué)算法研發(fā)的基礎(chǔ)上,進一步開展生物信息學(xué)研究,為組學(xué)算法的深入利用提供支撐。

李燈熬,太原理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院(大數(shù)據(jù)學(xué)院)教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向:大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用、空間信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

論文鏈接:
‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0199‍

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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進會(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2022影響因子為7.6,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領(lǐng)軍期刊項目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
特邀作者:阮玨、李燈熬
排版:蘇梓鈺(南京農(nóng)業(yè)大學(xué))
審核:孔敏、王平

發(fā)布者:北京博普特科技有限公司
聯(lián)系電話:010-82794912
E-mail:1206080536@qq.com

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