[發(fā)明專利]一種基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010123179.5
• 申請(qǐng)日: 2020-02-27
• 公開（公告）號(hào): CN111339954B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李巖舟;范卿;麥聰;施瑞;吳舒晗;林濤;田洪坤;劉亞?wèn)|;王天海;江欣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣西大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V20/17
• 分類號(hào): G06V20/17;G06V20/10;G06V10/26;G06V10/20;G06T7/62;G06T7/11;G06T7/136;G06T5/30;G06T3/40
• 代理公司: 廣西中知華譽(yù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 45140
• 代理人: 趙龍

1.一種基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1，通過(guò)無(wú)人機(jī)所搭載的相機(jī)對(duì)待監(jiān)測(cè)地區(qū)進(jìn)行等間隔拍攝，得到多張薇甘菊航拍圖，將薇甘菊航拍圖傳輸?shù)接?jì)算機(jī)；

步驟S2，構(gòu)建閾值分割算法，將多張薇甘菊航拍圖像分為采樣集和測(cè)試集，用采樣集的薇甘菊航拍圖像調(diào)試所述閾值分割算法的平均值參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，校準(zhǔn)用于識(shí)別薇甘菊的閾值分割算法；用測(cè)試集的薇甘菊航拍圖像驗(yàn)證生成的閾值分割算法的準(zhǔn)確率，當(dāng)準(zhǔn)確率小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，調(diào)整閾值分割算法中的平均值參數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，重新測(cè)試準(zhǔn)確率，重復(fù)此步驟直至準(zhǔn)確率大于等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，完成閾值分割算法的參數(shù)調(diào)試；

步驟S3，所述薇甘菊航拍圖經(jīng)過(guò)圖像合成算法處理后，傳輸至閾值分割算法，再經(jīng)圖像增強(qiáng)算法處理后，得到包含薇甘菊識(shí)別信息的二值圖像；

步驟S4，根據(jù)無(wú)人機(jī)飛行高度參數(shù)和相機(jī)廣角參數(shù)，結(jié)合所述二值圖像，得到薇甘菊分布圖和薇甘菊分布面積。

2.如權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述無(wú)人機(jī)飛行高度為距離冠層之上20-30m處，所述相機(jī)為全畫幅單鏡頭反光數(shù)碼相機(jī)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S2中，采樣集和測(cè)試集的圖像數(shù)量比為1：3。

4.如權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S2中，所述預(yù)設(shè)閾值為90％。

5.如權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S3中，圖像合成算法包括圖像拼接技術(shù)、地面控制點(diǎn)精確校正技術(shù)，所述圖像合成算法將薇甘菊航拍圖處理后得到RGB三通道圖像。

6.如權(quán)利要求5所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述閾值分割算法以(μ-1.5σ，μ+1.5σ)這一范圍作為薇甘菊不同顏色通道的取值范圍，其中μ為在采樣集中得到的不同顏色通道的平均值，σ為在采樣集中得到的不同顏色通道的標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)所述RGB三通道圖像中像素點(diǎn)相應(yīng)通道值落在所述取值范圍內(nèi)時(shí)，認(rèn)為該像素屬于薇甘菊的像素點(diǎn)；反之，則不是。

7.如權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S3中,所述圖像增強(qiáng)算法包括形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算。

8.如權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的薇甘菊監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述二值圖像包含薇甘菊的坐標(biāo)信息。