[發明專利]空間植物的圖像分析方法

在審

• 申請號: 201811330633.3
• 申請日: 2018-11-09
• 公開（公告）號: CN109635811A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 段江永;郭麗麗
• 申請（專利權）人: 中國科學院空間應用工程與技術中心
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06N3/04
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 楊立;陳熙

本發明公開了一種空間植物的圖像分析方法，涉及圖像分析領域。該方法包括：建立用于對空間植物圖像進行圖像分割的深度卷積網絡模型；將待檢測的空間植物圖像輸入到深度卷積網絡模型中，對空間植物圖像進行多尺度的特征提取和分類處理，得到圖像分割結果；根據圖像分割結果，對空間植物進行分析。本發明提供的圖像分析方法，實現了自動從圖像中進行植物信息的提取，由于其采用了多特征融合的深度卷積網絡，其識別精度更高，能夠精確地從復雜的空間場景中提取出空間植物圖像中的信息，以便準確地對植物的生成情況進行分析。

技術領域

本發明涉及圖像分析領域，尤其涉及空間植物的圖像分析方法。

背景技術

隨著航天技術發展，大量空間植物培養實驗在航天器上開展以研究植物在太空中的生長規律。在該類實驗中，會獲取大量空間植物圖像序列以進行科學實驗分析。

空間植物圖像具有背景復雜的特點，傳統人工對植物圖像分析的工作量大且效率較低，而植物圖像分析技術也主要應用于大尺度遙感植物分類，不適用于空間植物圖像序列分析中對植物在分割精度高、復雜背景情形下的植物信息提取，無法精確地提取空間植物圖像中的信息，無法準確地對植物的生成情況進行分析。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對現有技術的不足，提供一種空間植物的圖像分析方法及一種存儲介質。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：

一種空間植物的圖像分析方法，包括：

建立用于對空間植物圖像進行圖像分割的深度卷積網絡模型；

將待檢測的空間植物圖像輸入到所述深度卷積網絡模型中，對所述空間植物圖像進行多尺度的特征提取和分類處理，得到圖像分割結果；

根據所述圖像分割結果，對所述空間植物進行分析。

本發明的有益效果是：本發明提供的圖像分析方法，通過多特征融合的深度卷積網絡對空間植物圖像進行圖像分割，融合深度卷積網絡的底層幾何信息和高層語義信息，從而實現植物圖像的精細分割，解決了目前植物圖像處理方法多應用于大尺度遙感圖像植物分類、大面積植被分割等場景，不適用復雜背景下植物精細分割的問題，實現了自動從圖像中進行植物信息的提取，由于其采用了多特征融合的深度卷積網絡，其識別精度更高，能夠精確地從復雜的空間場景中提取出空間植物圖像中的信息，以便準確地對植物的生成情況進行分析。

本發明解決上述技術問題的另一種技術方案如下：

一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有指令，當計算機讀取所述指令時，使所述計算機執行如上述技術方案所述的方法。

本發明附加的方面的優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明實踐了解到。

附圖說明

圖1為本發明空間植物的圖像分析方法的實施例提供的流程示意圖；

圖2為本發明空間植物的圖像分析方法的實施例提供的深度卷積網絡模型結構示意圖；

圖3為本發明空間植物的圖像分析方法的實施例提供的深度卷積網絡模型優化流程示意圖。

具體實施方式

以下結合附圖對本發明的原理和特征進行描述，所舉實施例只用于解釋本發明，并非用于限定本發明的范圍。

如圖1所示，為本發明空間植物的圖像分析方法的實施例提供的流程示意圖，該圖像分析方法包括：

S11，建立用于對空間植物圖像進行圖像分割的深度卷積網絡模型。

S12，將待檢測的空間植物圖像輸入到深度卷積網絡模型中，對空間植物圖像進行多尺度的特征提取和分類處理，得到圖像分割結果。