水稻抽穗期智能化鉴定关键技术的研究

    成果编号：9642024J0002
    第一完成单位名称：宁夏农林科学院农作物研究所(农作物育种工程技术研究中心)
    联系人：杨乐 联系人电话：18609517927
    成果简介：
    项目利用无人机携带光谱仪采集了229份水稻在不同密度条件下抽穗过程，获得RGB图像和高光谱图像97250张，光谱图像达12T的数据。利用机器学习，训练测试20个稻穗识别模型。其中TD-YOLOv5模型mAP@.5可以达到0.9667。确定飞行高度在7m，阴天、早晨或傍晚采集，可以提高稻穗识别的准确率和精准度。建立稻穗检测计数平台，用户可以在平台上批量上传水稻图像，提供5个算法模型，对每张图像进行检测计数并获得计数结果。 构建抽穗期分类算法，自动获得始穗期、抽穗期和齐穗期的日期。本项目通过无人机携带光谱仪、检测模型和分类算法获得抽穗期，效率高，成本低，数据准确精准高，可以代替人工调查，在水稻育种和生产中具有广阔市场前景。发表论文1篇。