研究目的
通过卷积神经网络（CNN）将每个像素分类为植物中心或非植物中心，从而从无人机图像中定位植物的中心。
研究成果
该方法在植物间重叠较少的样本集上效果良好，但在高重叠的样本集上会产生更多误报。未来的工作将包括对单叶进行分割以确定植物的中心位置。
研究不足
该方法在植物间重叠度较高的数据集上效果较差。人工标注真值时可能因遮挡而遗漏部分真实植物中心，从而导致标签偏差。
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[2018年IEEE图像分析与解释西南研讨会(SSIAI) - 美国内华达州拉斯维加斯(2018.4.8-2018.4.10)] 2018年IEEE图像分析与解释西南研讨会(SSIAI) - 基于深度二值分类器的植物中心点估计
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[2018年IEEE图像分析与解释西南研讨会(SSIAI) - 美国内华达州拉斯维加斯(2018.4.8-2018.4.10)] 2018年IEEE图像分析与解释西南研讨会(SSIAI) - 基于深度二值分类器的植物中心点估计
DOI：10.1109/SSIAI.2018.8470367
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
表型分析是估算植物物理和化学特性的过程。传统表型分析既费力又耗时。通过无人机采集航拍图像并运用现代图像分析技术进行处理，可以更快获取这些测量数据。我们提出一种通过将每个像素分类为"植物中心"或"非植物中心"来估算植物中心位置的方法，随后将每个聚类中心标记为植物定位点。我们在两个数据集上测试了该方法的效果：在包含早期植株的数据集中达到84%精确率和90%召回率，在包含后期植株的数据集中达到62%精确率和77%召回率。
作者：
Yuhao Chen，Javier Ribera，Edward J. Delp
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