[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的水稻籽粒碱消值高通量测定方法有效
| 申请号: | 202010129034.6 | 申请日: | 2020-02-28 |
| 公开(公告)号: | CN111289512B | 公开(公告)日: | 2021-04-13 |
| 发明(设计)人: | 陈松;徐春梅;王丹英;褚光;陈丽萍;章秀福 | 申请(专利权)人: | 中国水稻研究所 |
| 主分类号: | G01N21/84 | 分类号: | G01N21/84;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人: | 沈渊琪 |
| 地址: | 310000 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的水稻籽粒碱消值高通量测定方法,其特征在于通过单粒单格、多分割反应盘进行米粒碱性反应,然后进行高通量采集,照片处理后使用基于CNN的卷积神经网络图形分类器进行特征提取分类,并在特定条件下进行训练,根据数据训练集深度学习获得的模型参数,对测试样品照片进行机器识别,得出碱消值级别。通过本发明的测定方法,减少因人工测定造成的检测误差,通过特定的反应盒进行试验,能够保证试验过程中米粒不会漂移,提高后期观测时的清晰度,提高检测的准确率;另外评估结果不再与操作员的个人理解、工作经验、个人状态等有直接联系,降低了检测的难度,且试验结果更真实,更具有代表性。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 水稻 籽粒 碱消值高 通量 测定 方法 | ||
【主权项】:
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