基于自下而上的關(guān)鍵點檢測模型的大豆精準豆莢表型分析

在全球范圍內(nèi)，大豆不僅是蛋白質(zhì)和油脂的重要來源，其產(chǎn)量的提升也一直是農(nóng)業(yè)科研的重點領(lǐng)域。豆莢的數(shù)量和種子的計數(shù)是決定大豆產(chǎn)量的關(guān)鍵性狀。然而，在高通量精準表型分析方面，大豆育種面臨巨大挑戰(zhàn)：如何精確地識別和計數(shù)密集堆積且相互重疊的豆莢和種子。

2024年6月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了之江實驗室題為DEKR-SPrior: An Efficient Bottom-Up Keypoint Detection Model for Accurate Pod Phenotyping in Soybean的論文。

近年來，人工智能技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)（DL）模型的快速發(fā)展，為作物性狀的高通量表型分析開辟了新的道路。但現(xiàn)有的DL模型在處理原位大豆植株中那些緊密排列、相互重疊的豆莢時，效果并不理想。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，本文開發(fā)了一種創(chuàng)新的自下而上的模型——DEKR-SPrior，專門用于大豆植株的原位豆莢表型分析。

本文特別針對大豆莢果和種子的表型特征，通過模擬人體關(guān)鍵點檢測的方法，將大豆莢果和種子分別視為人體的不同部位和關(guān)節(jié)，實現(xiàn)了對大豆莢果和種子的精準識別與計數(shù)。

圖1 豆莢的不同類型及定義。（A）一粒莢（B）二粒莢（C）三粒莢（D）四粒莢（E）五粒莢

文章的創(chuàng)新點：
（1）結(jié)構(gòu)先驗?zāi)�塊（SPrior）：創(chuàng)新性的引入了結(jié)構(gòu)先驗(structural prior，SPrior)模塊，通過余弦相似性增強了種子特征的區(qū)分度，顯著提高了模型對高度相似種子的識別能力。
（2）圖像處理技術(shù)：通過將全尺寸圖像裁剪成更小、更高分辨率的子圖像進行分析，進一步提升了莢果定位的準確性。

圖2 DEKR-SPrior模型中的結(jié)構(gòu)先驗?zāi)�塊示意圖

在圖像數(shù)據(jù)集上的結(jié)果顯示，DEKRSPrior在豆莢表型檢測上優(yōu)于多種現(xiàn)有的自下而上的模型，即light -OpenPose, OpenPose, HigherHRNet和DEKR，將豆莢表型的平均絕對誤差(mean absolute error，MAE)從25.81(原始DEKR)降低到21.11 (DEKR- sprior)。

圖3 DEKR-SPrior在子圖測試數(shù)據(jù)集中結(jié)果的可視化

DEKR-SPrior模型在植物表型研究中展現(xiàn)出巨大潛力，有望成為未來植物表型研究的有力工具。研究團隊期望該模型能夠助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和科研人員更高效、更精準地進行大豆產(chǎn)量和品質(zhì)評估。

本文的第一單位為之江實驗室，合作單位為中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所的大豆分子設(shè)計育種重點實驗室和浙江工商大學(xué)。本文的研究受到了國家重點研發(fā)計劃（2023YFD1202600）、之江實驗室大豆智能計算育種與應(yīng)用（2021PE0AC04）等項目支持。

論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0198‍

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說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負責(zé)組稿。
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排版：許怡瑤（上海交通大學(xué)）
審核：孔敏、王平