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本发明公开了一种大豆植株茎相关表型自动获取方法，包括：获取大豆植株图像，在基于深度学习网络YOLOX的目标检测模型中输入大豆植株图像，识别成熟期大豆植株的茎节点,采用定向搜索算法判断大豆植株茎节点的分枝数，对于多个分枝的大豆植株茎节点，采用节点判断算法，获得包含分支数和茎节点的多分枝大豆植株的空间构像，采用表型获取算法和比例尺处理多分枝大豆植株的空间构像的节点坐标，获得大豆成熟植株茎相关表型。该方法能够提高大豆植株表型计算效率。

Step1、大豆成熟期植株的获取：选取了具有无限豆荚习性、有限豆荚习性 和亚有限豆荚习性的大豆作为实验材料。 Step2、大豆成熟期植株拍照：将获得的成熟期大豆植株平铺于黑色吸光布 上，该黑色吸光布位于长120厘米，宽、高为80cm的LED图像采集摄影棚之 中，该环境的顶部安装有四个LED光源，这些灯分布在LED照片库的顶部四 个边框上，并在照片库周围提供反光材料，以确保充足的照明。拍摄方法是从 LED图像采集摄影棚顶部入口探入拍摄器材并向下采集图像。 Step3、成熟期大豆植株图像多余背景的剔除：为了提高程序的运行效率， 减少误差判断，首先我们对原始图像进行了处理，利用目标检测算法对大豆成 熟期植株进行判断，检测出包含成熟期大豆植株的最小外接矩形框，并对其裁 剪，保存其有效部分，剔除无效背景。 Step4、成熟期大豆植株分支判断：首先利用目标检测算法可识别出成熟期 大豆植株的茎节点，并对每个检测茎节点的矩形框取中心点，保存在一个n行 2列的数组之中：

农学院是东北农业大学长子学院，由1948年东北农学院建院时成立的三系之一农艺系发展而来，王金陵教授任首任系主任。1996年，由农学系、园艺系、植保系三系合并组建农学院。2000年，园艺系调整出去成立园艺学院，土壤农化、环境保护、微生物及农业生态等4个专业和方向调整出去组建资源与环境学院，农学实验站调整出去成为学校的植物类实验实习基地，农学系余下专业和植保系组成新的农学院。

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