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图像过滤以使用机器学习算法提高玉米流苏检测精度
摘要：基于无人机（UAV）的图像已被广泛用于收集时间序列的农艺数据，然后将其纳入植物育种计划中，以增强作物的改善。在本研究中，通过利用航空摄影数据集进行有效的分析，从玉米多样性面板中进行了233种不同的近交系的现场试验，我们开发了机器学习方法，以在地图水平上获得自动化的流苏数。我们既采用了基于对象的逐项计数（CBD）方法，也采用了基于密度的划分（CBR）方法。使用一种图像分割方法，该方法删除了与植物流苏无关的大多数像素，结果表明，基于对象（CBD）检测的准确性有了显着提高，并且在探测器训练有滤过90的图像上，在0.7033上达到0.7033的交叉验证预测准确性（R 2）峰值。使用未经过滤的图像时，CBR方法的准确性最高，平均绝对误差（MAE）为7.99。但是，当使用引导时，在90的阈值中过滤的图像显示出比未经过滤的图像（8.90）更好的MAE（8.65）。这些方法将允许对开花相关性状进行准确的估计，并有助于做出繁殖决定以改善作物。