摘要
本申请实施例提供了一种水稻稻瘟病病害等级智能评估及抗病性初筛方法、系统和设备,该方法包括:S1:采集感染稻瘟病的野生稻叶片图像数据,通过改进YOLOv8‑Seg分割模型对所述图像数据进行实例分割,获取分割结果,改进措施包括:GhostHierarchicalNet主干网络、CAHSFPN颈部网络和LSDECS Head分割头;S2:依据所述分割结果,统计病叶及病害区域的像素数量及其占比,结合抗病性鉴定技术规程,获取病害等级评估结果;S3:基于多次重复的所述病害等级评估结果,筛选抗病性强野生稻材料。该方法可以有效提高作物病害评估的准确性和效率,为大规模的野生稻抗病性筛选提供支撑,从而促进抗稻瘟病育种工作的开展。
技术关键词
水稻稻瘟病
初筛方法
数据分析模块
图像采集模块
实例分割
卷积模块
双分支结构
初筛系统
协调算法
抗稻瘟病
像素
剪枝方法
网络
线性单元
叶片
存储器