[1]张寻梦,赵子皓,江晓东.基于图像和YOLOv3的番茄果实表型参数计算及重量模拟[J].江苏农业科学,2023,51(10):193-201.
　Zhang Xunmeng,et al.Phenotypic parameter calculation and weight simulation of tomato fruit based on image and YOLOv3[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(10):193-201.
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基于图像和YOLOv3的番茄果实表型参数计算及重量模拟()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第51卷
期数:
2023年第10期
页码:
193-201
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2023-05-20

文章信息/Info

Title:
Phenotypic parameter calculation and weight simulation of tomato fruit based on image and YOLOv3
作者:
张寻梦1; 赵子皓1; 江晓东2
1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京 210044； 2.江苏省农业气象重点实验室，江苏南京 210044
Author(s):
Zhang Xunmeng; et al
关键词:
番茄; 果实; 表型参数; 重量; YOLOv3模型; 支持向量机模型
Keywords:
-
分类号:
TP391；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为了便捷准确地计算番茄果实长度、宽度和投影面积表型参数并模拟果实重量，以番茄粉冠F1为试验材料，利用YOLOv3深度学习模型检测和裁切番茄果实图像，利用像素计算来分割番茄果实区域，将计算果实区域的6个特征参数输入线性回归模型、BP神经网络模型、支持向量机(SVM)模型中反演果实重量，以期从图像中获取番茄果实表型参数及重量模拟结果。结果表明，YOLOv3模型对番茄果实检测的平均精确度(AP)为90.06%；用果实长度、宽度、投影面积计算的平均相对误差分别为3.37%、5.65%、5.49%；用线性回归模型、BP神经网络模型、SVM模型模拟得到的果实重量的平均相对误差分别为44.68%、17.38%、6.45%。研究结果证实，从图像处理中获取番茄果实长度、宽度、投影面积表型参数是可行的，SVM模型对番茄果实重量的模拟精度较高。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-07-12
基金项目：国家重点研发计划(编号：2019YFD1002202)。
作者简介：张寻梦(1996—)，女，安徽宿州人，硕士，主要从事设施农业气象方面的研究。E-mail：zxm_zhangxunmeng@qq.com。
通信作者：江晓东，博士，副教授。主要从事设施农业气象方面的研究。E-mail：jiangxd@nuist.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2023-05-20