基于图像识别技术的金针菇表型高通量采集与分析
High-throughput phenotyping collection and analysis of Flammulina filiformis based on image recognition technology作者机构：浙江省农业科学院数字农业研究所浙江杭州310021 浙江省农业科学院园艺研究所浙江杭州310021
出 版 物：《菌物学报》 (Mycosystema)
年 卷 期：2021年第40卷第3期
页 面：626-640页
核心收录：
学科分类：09[农学] 0902[农学-园艺学] 090202[农学-蔬菜学]
基 金：浙江省农业新品种选育重大科技专项“食用菌新品种选育”(2016C02057-3) 浙江省农业科学院青年科技人才培养项目[启动类(2020)](10102000320CC3001G/003/011)
摘 要：金针菇Flammulina filiformis作为国内产销量大、工厂化生产程度高的食用菌种类之一,其育种工作因表型信息采集效率低下而受到限制。本研究以金针菇子实体可见光图像为信息来源,基于育种工作对表型信息的需求,利用图像识别技术和深度学习模型,提出了金针菇高通量表型信息采集分析方法,并开发了相应分析系统软件。利用该套方法结合金针菇子实体的可见光扫描图像,可以自动化大批量计算金针菇子实体的菌盖形状、面积、着生位置、颜色和菌柄长度、宽度、颜色等表型信息。本研究提出的金针菇表型采集与分析方法操作便捷,能大幅减少观测误差,提高表型信息可靠性,提升育种工作效率,可一定程度上应用于其他外形相近的食用菌或作物育种工作;同时获得的数据有助于金针菇表型信息的定量化分析和标准化表型数据集的建立。
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