[发明专利]玉米种子品种真实性鉴定方法及设备

权利要求书

1.一种玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，包括：

获取待测玉米种子的结构图像；所述结构图像包括胚面图像、胚乳面图像，以及胚与胚乳混合图像；

将所述待测玉米种子的结构图像输入至预设的卷积神经网络模型，输出所述待测玉米种子的品种是否为目标品种；其中，所述卷积神经网络模型是基于玉米种子样本的结构图像以及预先确定的是否为所述目标品种的标签进行训练后得到。

2.根据权利要求1所述的玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，所述获取待测玉米种子的结构图像之前，还包括：

构建卷积神经网络；

对所述卷积神经网络进行训练，确定所述卷积神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，所述构建卷积神经网络，具体包括：

获取VGG卷积神经网络；

将所述VGG卷积神经网络的全连接层替换为二分类的全连接层。

4.根据权利要求3所述的玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，所述对所述卷积神经网络进行训练，确定所述卷积神经网络模型，具体包括：

获取多个玉米种子样本，每一玉米种子样本包括结构图像以及预先确定的是否为所述目标品种的标签；

利用所述多个玉米种子样本对卷积神经网络进行训练，确定所述卷积神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，所述获取多个玉米种子样本，具体包括：

对预先摆放好的多粒玉米种子一起扫描，获得多粒玉米种子的扫描图像；其中，在摆放所述多粒玉米种子时，相邻两粒玉米种子之间留有预设间距；

对所述多粒玉米种子的扫描图像进行背景值填充和分割处理，获取多个玉米种子的结构图像；

对每一玉米种子的结构图像添加是否为所述目标品种的标签。

6.根据权利要求4所述的玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，所述利用所述多个玉米种子样本对卷积神经网络进行训练之前，还包括：

将所述多个玉米种子样本进行随机旋转、水平和竖直移动、随机错切变换、随机放大、水平翻转以及数据归一化处理，并将处理后的多个玉米种子样本对所述卷积神经网络进行训练。

7.根据权利要求3所述的玉米种子品种真实性鉴定方法，其特征在于，所述VGG卷积神经网络为VGG16卷积神经网络。

8.一种玉米种子品种真实性鉴定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待测玉米种子的结构图像；所述结构图像包括胚面图像、胚乳面图像，以及胚与胚乳混合图像；

鉴定模块，用于将所述待测玉米种子的结构图像输入至预设的卷积神经网络模型，输出所述待测玉米种子的品种是否为目标品种；其中，所述卷积神经网络模型是基于玉米种子样本的结构图像以及预先确定的是否为所述目标品种的标签进行训练后得到。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述玉米种子品种真实性鉴定方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述玉米种子品种真实性鉴定方法的步骤。