[發(fā)明專利]基于啟發(fā)式迭代算法的殘膜殘留量檢測方法及預(yù)警系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010972893.1
• 申請日: 2020-09-16
• 公開（公告）號: CN112085725B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡燦;熊黎劍;王旭峰;王龍;賀小偉;郭文松
• 申請（專利權(quán)）人: 塔里木大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06T7/12;G06T7/155;G06T7/194;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/40
• 代理公司: 北京久維律師事務(wù)所 11582
• 代理人: 杜權(quán)

1.一種基于啟發(fā)式迭代算法的殘膜殘留量檢測方法，其特征在于包括如下步驟：

S1.對整地后的農(nóng)田采集可見光圖像；

S2.進(jìn)行預(yù)處理將所述圖像二值化；

S3.采用啟發(fā)式填充算法定義二值化后的所述圖像的邊界閾值，所述啟發(fā)式填充算法公式為：

其中，p₀為中心像素點(diǎn)的像素值；p_i代表與p₀相鄰的上、下、左、右4個點(diǎn)的像素值；

S4.計(jì)算農(nóng)田殘膜殘留面積；

S5.計(jì)算殘膜殘留量；

所述預(yù)處理包括如下步驟：

S21.對所述圖像進(jìn)行直方圖均衡化；

S22.將所述直方圖均衡化后的所述圖像灰度化；

S23.對經(jīng)灰度化的所述圖像采用迭代自動尋優(yōu)算法獲得最優(yōu)分割閾值；

S24.根據(jù)所述最優(yōu)分割閾值，將經(jīng)灰度化的所述圖像二值化，

S25.對二值化后的所述圖像 進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉操作；

所述殘膜殘留量的計(jì)算公式為：

M₁＝S_C×11+p

其中，M1為殘膜殘留量；Sc為殘留面積；p為系統(tǒng)誤差，取值為0.00154。

2.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于：所述迭代自動尋優(yōu)算法公式為：

其中，Avgmin代表在最小平均絕對值百分比誤差，初始值設(shè)為1000；ff代表分割閾值，ff∈[d,u]，其中d是讓所有預(yù)測值均大于真值的過分割的上界，u是讓所有預(yù)測值均小于真值的欠分割的下界；Avg_ff代表在分割閾值為ff時所算出的平均絕對值百分比誤差；

其中，ffg代表最優(yōu)分割閾值。

3.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于：所述形態(tài)學(xué)閉操作具體為先進(jìn)行膨脹操作，迭代一次，然后進(jìn)行腐蝕操作，迭代一次。

4.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于：所述直方圖均衡化具體為：輸入所述可見光圖像，讀取圖形邊界，應(yīng)用直方均衡化函數(shù)得到直方圖。

5.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于：在圖像灰度化處理時，通過中值濾波平滑噪聲。

6.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于：殘膜殘留量的計(jì)算公式通過如下步驟得出：

S51.對農(nóng)田整地，將殘膜裁剪成標(biāo)準(zhǔn)正方形殘膜，采集可見光圖像；

S52.通過圖像算法得出標(biāo)準(zhǔn)正方形殘膜的殘留面積；

S53.將采樣區(qū)域的殘膜回收，清洗烘干后稱重處理，得到殘膜殘留量與殘留面積的關(guān)系。

7.如權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于：使用無人機(jī)采集可見光圖像。

8.一種基于啟發(fā)式迭代算法的殘膜殘留量預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：

采用如權(quán)利要求1～7中任一項(xiàng)所述的檢測方法測量殘膜殘留量；

將所述殘膜殘留量與分級預(yù)警值比較；

顯示預(yù)警級別。