上海交通大学学报(自然版) ›› 2018, Vol. 52 ›› Issue (8): 961-968.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2018.08.012
汪韬,贡亮,张经纬,吴林立梓,马志宏,杨刚,毛雨晗,洪骏,刘成良
收稿日期:
2017-04-17
通讯作者:
贡亮,男,副教授,博士生导师,电话(Tel.):021-34206071;E-mail:gongliang_mi@sjtu.edu.cn.
作者简介:
汪韬(1994-),男,浙江省杭州市人,硕士生,主要研究方向为农业机器人视觉伺服控制.
基金资助:
WANG Tao,GONG Liang,ZHANG Jingwei,WU Linlizi,MA Zhihong,YANG Gang,MAO Yuhan,HONG Jun,LIU Chengliang
Received:
2017-04-17
摘要: 针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算法相比,局限性低,鲁棒性强,更准确高效.
中图分类号:
汪韬,贡亮,张经纬,吴林立梓,马志宏,杨刚,毛雨晗,洪骏,刘成良. 基于自定义聚类的水稻剑叶夹角测量[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2018, 52(8): 961-968.
WANG Tao,GONG Liang,ZHANG Jingwei,WU Linlizi,MA Zhihong,YANG Gang,MAO Yuhan,HONG Jun,LIU Chengliang. Measurement of Rice Flag Leaf Angle Based on Redefined Clustering Method[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2018, 52(8): 961-968.
[1]HASAN M J, KULSUM M U, AKTER A, et al. Genetic variability and character association for agronomic traits in hybrid rice (Oryza sativa L.)[J]. Bangladesh Journal of Plant Breeding and Genetics, 2013, 24(1): 45-51. [2]ZHANG B, YE W, REN D, et al. Genetic analysis of flag leaf size and candidate genes determination of a major QTL for flag leaf width in rice[J]. Rice, 2015, 8(1): 2. [3]蔡金洋, 杨尧城. 水稻剑叶角度的遗传研究进展[J]. 农业科技通讯, 2013(12): 13-17. CAI Jinyang, YANG Yaocheng. Advances in genetic research of rice flag leaf angle[J]. Bulletin of Agricultural Science and Technology, 2013(12): 13-17. [4]洪凯. 不同环境下水稻剑叶夹角与单株产量性状的QTL分析[D]. 金华:浙江师范大学化学与生命科学学院, 2016. HONG Kai. QTL analysis of rice yield and flag leaf angle traits in different environment[D]. Jinhua: College of Chemistry and Life Sciences, Zhejiang Normal University, 2016. [5]袁隆平. 杂交水稻超高产育种[J]. 杂交水稻, 1997(6): 4-9. YUAN Longping. Hybrid rice breeding for super high yield[J]. Hybrid Rice, 1997 (6): 4-9. [6]LI L, ZHANG Q, HUANG D. A review of imaging techniques for plant phenotyping[J]. Sensors, 2014, 14(11): 20078-20111. [7]SPALDING E P, MILLER N D. Image analysis is driving a renaissance in growth measurement[J]. Current Opinion in Plant Biology, 2013, 16(1): 100-104. [8]VIBHUTE A, BODHE S K. Applications of image processing in agriculture: a survey[J]. International Journal of Computer Applications, 2012, 52(2): 35-40. [9]CHUNG C L, HUANG K J, CHEN S Y, et al. Detecting bakanae disease in rice seedlings by machine vision[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 121: 404-411. [10]杨红云, 孙爱珍, 胡昶, 等. 基于图像视觉的水稻茎叶夹角测量研究[J]. 科技通报, 2015(5): 81-85. YANG Hongyun, SUN Aizhen, HU Chang, et al. Study on the angle between rice stem and leaf measuring method using image vision technology[J]. Bulletin of Science and Technology, 2015(5): 81-85. [11]路文超, 赵勇, 罗斌, 等. 基于Android手机的水稻剑叶角测量系统[J]. 农业机械学报, 2015(11): 296-301. LU Wenchao, ZHAO Yong, LUO Bin, et al. Measurement system of rice flag leaf angle based on Android smart phone[J]. Transactions of The Chinese Society of Agricultural Machinery, 2015(11): 296-301. [12]SONI N, GANATRA A. Categorization of several clustering algorithms from different perspective: A review[J]. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 2012, 2(8): 63-68. [13]PATEL A, SINGH P. New approach for K-means and K-medoids algorithm[J]. International Journal of Computer Applications Technology and Research, 2012, 2(1): 1-5. [14]VELMURUGAN T. Performance based analysis between k-Means and Fuzzy C-Means clustering algorithms for connection oriented telecommunication data[J]. Applied Soft Computing, 2014, 19: 134-146. [15]LAM Y K, TSANG P W M. Exploratory K-means: A new simple and efficient algorithm for gene clustering[J]. Applied Soft Computing, 2012, 12(3): 1149-1157. [16]AZIMI R, GHAYEKHLOO M, GHOFRANI M, et al. A novel clustering algorithm based on data transformation approaches[J]. Expert Systems with Applications, 2017, 76: 59-70. [17]CELEBI M E, KINGRAVI H A, VELA P A. A comparative study of efficient initialization methods for the K-means clustering algorithm[J]. Expert Systems with Applications, 2013, 40(1): 200-210. |
[1] | 陈赟, 沈浩, 王佳裕, 赵文恺, 潘智俊, 王晓慧, 肖银璟. 基于“能源大脑”的城市区域碳排放实时计算方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(9): 1111-1117. |
[2] | 陈昌川, 刘凯, 刘仁光, 冯晓棕, 覃延佳, 代少升, 张天骐. 基于多源局部放电信号数据流聚类分离方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(8): 1014-1023. |
[3] | 孙棪伊, 范文晶, 曾远帆, 干兴业, 汤日佳, 韩锐. 基于Harris角点检测的装填靶标识别方法[J]. 空天防御, 2022, 5(4): 87-91. |
[4] | 游广增, 汤翔鹰, 胡炎, 邰能灵, 朱欣春, 李玲芳. 基于典型运行场景聚类的电力系统灵活性评估方法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(7): 802-813. |
[5] | 周俊杰, 余建波. 基于机器视觉的加工刀具磨损量在线测量[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(6): 741-749. |
[6] | 魏志飞, 宋泉宏, 李芳, 杨擎宇, 王爱华. 基于神经网络模型压缩技术的目标检测算法研究[J]. 空天防御, 2021, 4(4): 107-112. |
[7] | 牛牧, 许黎明, 赵达, 范帆. 基于工件轮廓图像的砂轮磨损在线检测方法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(3): 221-228. |
[8] | 王旭烽, 汤日佳, 孙棪伊, 干兴业, 张玉鑫. 导弹自动装填技术研究综述[J]. 空天防御, 2021, 4(2): 34-. |
[9] | 钟光耀, 邰能灵, 黄文焘, 李然, 傅晓飞, 纪坤华. 基于多维聚类的配变负荷注意力短期预测方法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(12): 1532-1543. |
[10] | 彭聪, 刘彬, 周乾. 基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(9): 953-960. |
[11] | 李晨, 梁小溪, 梁军利, 刘睿恺, 叶中华. 用于协同感知的分布式聚类方法研究[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 46-53. |
[12] | 全锦琪,傅洛伊,甘小莺,王新兵. 基于网络最大流的作者同名区分算法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(2): 111-116. |
[13] | 黄伟恺, 马行, 刘进, 李宇平, 郑丹力. 基于改进K均值聚类的战术导弹试验数据分析[J]. 空天防御, 2019, 2(4): 69-74. |
[14] | 逯程1,徐廷学1,王虹2. 基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2018, 52(9): 1112-1119. |
[15] | 傅黎黎, 彭巧乐, 周逍宙, 周敏, 黄文涛. 星载电子侦察快速聚类分选算法设计与仿真[J]. 空天防御, 2018, 1(2): 53-58. |
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