[發明專利]一種基于樹木整體圖像的樹木檢測方法

在審

• 申請號: 201911065758.2
• 申請日: 2019-11-04
• 公開（公告）號: CN110929722A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發明（設計）人: 馮海林;錢崢;武斌;杜曉晨;夏凱
• 申請（專利權）人: 浙江農林大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

1.一種基于樹木整體圖像的樹木檢測方法，其特征在于，所述基于樹木整體圖像的樹木檢測方法，包括：

采集樹木的整體圖像，建立數據集，對數據集進行數據增強處理，使得每類樹木的樣本數量一致；

對數據增強處理后數據集中的樹木圖像進行光照處理；

采用Faster R-CNN算法對光照處理后的樹木圖像進行特征提取、候選區域生成和分類，輸出檢測結果。

2.根據權利要求1所述的基于樹木整體圖像的樹木檢測方法，其特征在于，所述對數據增強處理后數據集中的樹木圖像進行光照處理，其中，對樹木圖像進行光照處理的公式如下：

其中，I(X)是待處理樹木圖像，J(x)是光照處理后的圖像，A是圖像亮度，t(x)為透射率，t₀是預設閾值。

3.根據權利要求2所述的基于樹木整體圖像的樹木檢測方法，其特征在于，所述圖像亮度A通過如下方法獲取：

求取輸入樹木圖像RGB三通道中的最小值，即求取暗原色通道圖像，對暗原色通道圖像進行均值濾波，然后求取其中灰度值最大的點；

接著求取輸入圖像RGB三通道中值最大的通道圖像，然后求取出灰度值最大的點；

將兩個灰度值最大的點的灰度值的平均值作為圖像亮度A。

4.根據權利要求2所述的基于樹木整體圖像的樹木檢測方法，其特征在于，所述透射率t(x)根據如下公式獲得：

其中，Ω(x)表示以像素x為中心的一個窗口，上標C表示R/G/B三個顏色通道，ω為一個在[0,1]之間的因子。

5.根據權利要求1所述的基于樹木整體圖像的樹木檢測方法，其特征在于，所述FasterR-CNN算法的損失函數為：

其中，N_cls是目標分類錨點的總量；N_reg是框回歸錨點的總量，p_i為錨點預測為目標的概率，當錨點是正樣本則當錨點是負樣本則t_i表示預測的候選框包圍盒的4個參數化坐標；是與正樣本對應的真實框包圍盒的坐標向量；是目標與非目標的對數損失，smooth_L1為魯棒損失函數；

其中：

p₊為的正樣本，為錨點t_i對應的候選框，t_iM，t_iN表示不同類別的錨點，為錨點t_i對應的候選框，k為一個很小的常數，防止分母為0，α、β為超參數，用于平衡不同作用的權重。