[發明專利]基于機器視覺的作物防治方法及相關裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 201810686573.2
• 申請日: 2018-06-28
• 公開（公告）號: CN108921835A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發明（設計）人: 程濤;馬明科;何佳嘉;何燕鳴;于欣佳
• 申請（專利權）人: 深圳市誠品鮮智能科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/40;G06T7/90
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 袁文英

1.一種基于機器視覺的作物防治方法，其特征在于，包括：

獲取待識別作物的圖像信息；

對所述圖像信息進行病斑區域分割，獲得病斑區域圖像信息，所述病斑區域圖像信息為含有病害信息的病斑圖像區域；

根據所述病斑區域圖像信息進行圖像特征提取，獲得病斑區域特征；

將所述病斑區域特征與系統數據模型進行相似度計算，根據所述相似度計算的結果確定所述待識別作物的防治方案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像信息進行病斑區域分割之前，包括：

判斷所述圖像信息是否滿足識別操作要求；

若是，則執行所述對所述圖像信息進行病斑區域分割的操作；

若否，則返回重新執行所述獲取待識別作物的圖像信息的操作，或終止后續操作流程。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷所述圖像信息是否滿足識別操作要求之前，包括：

對所述圖像信息進行圖像優化處理；

判斷所述圖像信息是否滿足識別操作要求，包括：

判斷經所述圖像優化處理后的圖像信息是否滿足識別操作要求。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像信息進行病斑區域分割，包括：

采用分水嶺分割方法對所述圖像信息進行病斑區域分割。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述病斑區域圖像信息進行圖像特征提取，獲得病斑區域特征，包括：

基于所述病斑區域圖像信息分別提取顏色特征，紋理特征以及形狀特征，獲得病斑區域的顏色特征，紋理特征以及形狀特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述病斑區域圖像信息分別提取顏色特征，紋理特征以及形狀特征，包括：

使用RGB顏色模型或HIS顏色模型提取所述病斑區域圖像信息的顏色特征；

使用灰度共生矩陣方法提取所述病斑區域圖像信息的紋理特征；

使用數學形態學法提取所述病斑區域圖像信息的形狀特征。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述系統數據模型包括：第一健康程度數據和第二健康程度數據；

所述防治方案包括：與所述第一健康程度數據對應的第一防治方案，以及所述第二健康程度數據對應的第二防治方案；

所述將所述病斑區域特征與系統數據模型進行相似度計算，根據所述相似度計算的結果確定所述待識別作物的防治方案，包括：

將所述病斑區域特征與系統數據模型的各類型數據分別進行相似度計算，獲取其中相似度最大值對應的類型數據；

根據所述相似度最大值對應的類型數據確定相應的防治方案。

8.一種基于機器視覺的作物防治系統，其特征在于，包括：

圖像獲取單元，用于獲取待識別作物的圖像信息；

區域分割單元，用于對所述圖像信息進行病斑區域分割，獲得病斑區域圖像信息，所述病斑區域圖像信息為含有病害信息的病斑圖像區域；

特征提取單元，用于根據所述病斑區域圖像信息進行圖像特征提取，獲得病斑區域特征；

方案抉擇單元，用于將所述病斑區域特征與系統數據模型進行相似度計算，根據所述相似度計算的結果確定所述待識別作物的防治方案。

9.一種電子裝置，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時，實現權利要求1至7的任意一項所述方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時，實現權利要求1至7的任意一項所述方法。