玉米种子

作品数：3648被引量：4975H指数：26
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基于多模态融合的玉米种子成熟度的无损检测
《食品安全质量检测学报》2025年第2期171-177,共7页曾柯宜 刘禹彤 张倩 陈媛媛 吴静珠 
国家重点研发计划项目(2018YFD0101004-03);国家自然科学基金项目(61807001)。
目的应用高光谱成像技术,结合多模态融合方法,实现对玉米种子成熟度精准、无损检测。方法获取高、低成熟度玉米种子高光谱图像,采用自举软收缩算法与连续投影算法的级联算法(bootstrapping soft shrinkage-successive projections algor...
关键词：高光谱成像 玉米种子成熟度 多模态融合 特征波长提取 纹理特征提取 
基于机器视觉技术的玉米种子精选方法研究
《作物杂志》2024年第6期242-248,共7页韩小伟 周江明 高英波 田雪慧 李明军 郝延杰 李伟 李树兵 刘树泽 
山东省科技特派员行动计划项目(2020KJTPY057);滨州市农社领域科技创新政策引导计划项目(2023KTPY005)。
为进一步提高玉米种子发芽率,探讨适宜的种子精选方法及参数,以郑单958为材料,通过种子形态自动化识别软件(Seed Identification)获取单粒玉米种子物理参数,并进行单粒种子发芽试验,研究玉米种子活力指标与其形态物理参数之间的相关性,...
关键词：玉米种子 精选方法 物理参数 机器视觉技术 多层感知器神经网络模型 
基于计算机视觉的大豆与玉米种子计数方法研究
《四川农业大学学报》2024年第5期1021-1027,1048,共8页张洁 杨诚阳 邹佳琪 鲁兆宏 谭先明 杨峰 
成都市科技项目(2023-YF08-00003-SN);国家重点研究计划课题(2023YFF1001504)。
【目的】作物种子的重量是产量构成的重要因素之一,而传统百粒重/千粒重计算过程耗时、费力,急需一种快速测定作物种子数量、计算重量的方法。【方法】以大豆和玉米为研究对象,首先针对种子计数环境复杂、目标小以及密度大等问题,采用Al...
关键词：大豆 玉米 种子计数 YOLOv8 Focal-IOU 数据增强 
热损伤玉米种子的高光谱无损检测被引量：1
《光谱学与光谱分析》2024年第4期1165-1170,共6页张伏 禹煌 熊瑛 张方圆 王新月 吕庆丰 武一戈 张亚坤 付三玲 
龙门实验室前沿探索课题(LMQYTSKT032);国家“十三五”重点研发计划项目(2017YFD0301106);河南省重点研发专项(221111111000);河南省科技攻关计划项目(242102110337);河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2017GGJS062)资助。
玉米是世界主要粮食作物之一,使用不符合国家标准的劣质种子将严重影响玉米作物产量,如何快速准确高效鉴别劣质玉米种子亟待解决。采用高光谱图像系统获取900粒“豫安三号”玉米种子的900~1700 nm光谱曲线,其中训练集和测试集比例为3∶2...
关键词：高光谱成像技术 玉米种子 热损伤 支持向量机 
基于卷积神经网络的玉米种子质量检测
《大连民族大学学报》2024年第1期62-67,共6页刘琳茜 杨亚宁 
为提高玉米种子质量检测的精准率,以不同质量的单颗玉米种子为研究对象,提出一种基于卷积神经网络的玉米种子质量检测方法。通过旋转、镜像、明暗变换、添加噪声等方法对现有数据集进行扩充;利用调整对比度和Blob分析方法增强图像特征;...
关键词：缺陷检测 玉米种子 数据增强 卷积神经网络 
ECA-SKNet:玉米单倍体种子的卷积神经网络识别模型被引量：4
《电子科技大学学报》2023年第6期866-871,共6页刘勇国 高攀 兰荻 朱嘉静 
国家重点研发计划(2017YFC1703905);四川省重点研发计划(2023YFS0338)。
采用3000张玉米种子图像进行基于卷积神经网络的玉米单倍体种子识别,包含1230张单倍体玉米种子图像和1770张二倍体玉米种子图像。为对比不同卷积神经网络模型在单倍体玉米种子识别的效果,使用VGG、ResNet、DenseNet和SKNet等经典模型,并...
关键词：卷积神经网络 玉米种子 深度学习 种子识别 
基于近红外光谱-图像特征融合的玉米品种精确识别
《光谱学与光谱分析》2023年第8期2588-2595,共8页杨冬风 胡军 
国家重点研发计划项目(2018YFE0206300);黑龙江省自然科学基金项目(C2018050);大庆市科技局科技项目(zd-2019-38);黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(ZRCPY201914)资助。
近红外光谱(NIRS)技术在作物种子品种鉴别上具有一定的可行性,但如果待测种子的存储时间不同,识别模型的准确性会受到影响。为了降低存储时间对识别模型的影响、提高模型的预测能力,将NIRS技术与图像处理技术相融合,提取出与品种生理生...
关键词：玉米种子 品种识别 特征融合 后向间隔偏最小二乘 
基于高光谱成像技术和IRIV算法的玉米种子品种纯度识别被引量：12
《江苏大学学报（自然科学版）》2023年第2期159-165,共7页杨欢 罗斌 张晗 周亚男 王成 
国家重点研发计划项目(2017YFD0701205);江苏省科技计划重点及面上项目(BE2021379);北京市农林科学院2022年度科研创新平台建设项目(PT2022-34)。
基于高光谱成像技术,提出了一种无损、快速的玉米种子纯度识别方法.首先,采用多元散射校正(MSC)等方法对数据进行预处理;其次,应用竞争性自适应重加权法(CARS)和迭代保留信息变量法(IRIV)提取特征波长;再次,建立支持向量机(SVM)和线性...
关键词：玉米种子 高光谱 迭代保留信息变量法 线性判别分析 纯度 
基于机器视觉的玉米种子分类识别方法被引量：1
《乡村科技》2022年第14期155-158,共4页吕晨曦 杨冬风 
随着图像处理技术和机器视觉技术的应用越来越广泛,利用计算机视觉技术来识别玉米种子已经成为可能。基于此,利用主成分分析法(PCA)与支持向量机(SVM)对3种玉米种子进行分类识别,以提高玉米种子的纯度。采用高斯滤波、图像裁剪、图像分...
关键词：玉米种子 分类识别 支持向量机 主成分分析 
基于改进YOLO v4的玉米种子外观品质检测方法被引量：16
《农业机械学报》2022年第7期226-233,共8页范晓飞 王林柏 刘景艳 周玉宏 张君 索雪松 
国家自然科学基金面上项目(32072572);河北省重点研发计划项目(20327403D);河北省高层次人才项目(E2019100006);河北农业大学人才引进研究项目(YJ201847)。
针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换...
关键词：玉米种子 外观品质 多光谱图像 YOLO v4 MobileNet V1 
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