ESI 高被引论文4月10日直播预告 | 白晓东：基于无人机高通量RGB图像的水稻植株计数、定位和大小估计

植物科学最前沿 · 公众号 · · 2024-04-01 17:34

正文

一

主讲人

白晓东 ，海南大学计算机科学与技术学院，副教授，硕士导师。 2014年6月，毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院，获模式识别与智能系统专业工学博士学位。 2019至2020年获留学基金委资助作为访问学者至阿德莱德大学计算机科学学院访学。目前担任 Plant Phenomics、Agricultural and Forest Meteorology、Computers and Electronics in Agriculture、Biosystems Engineering 等期刊审稿人，现任中科院一区期刊 Plant Phenomics 青年编委，中国作物学会智慧农业专委会高级会员，中国农业工程学会会员。一直从事计算机与农业等交叉学科领域内的研究，主要研究领域包括：水稻发育期、植株数量等水稻表型及表型相关研究。主持国家自然科学基金青年项目1项，主持江苏省博士后基金项目1项，参与国家自然科学基金项目多项。并发表学术论文 20余篇，获授权国家发明专利 10余项。

二

时间

2024年4月10日上午9:00-10:30

三

形式

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四

本次分享会主要内容

分享会分为两部分：
主讲人讲解主要内容+回答问题

ESI高被引论文解读：

Plant Phenomics | 基于高通量无人机RGB图像的水稻植株计数、定位和大小估计方法

研究提出一个 无人机高通量水稻植株计数数据集 （UAV-based rice counting, URC），该数据集可用于无人机田间水稻植株计数等方面的研究。借助上述数据集，提出了一种基于无人机图像的RiceNet方法，该方法可以由一个基于VGG-16骨干网络的前端特征提取器和三个特征解码器模块组成，即DME模块、PLD模块和PSE模块。通过DME模块RiceNet可以通过无人机RGB相机实现田间水稻植株的无接触精确计数。通过在RiceNet中所设计的PLD和PSE模块，RiceNet方法进一步尝试实现了植物位置和大小两种高层次的水稻图像语义信息的获取。