[發明專利]一種果林統計中快速單木提取定位計數方法

在審

• 申請號: 202011051868.6
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112307903A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 李麟;張宇棠
• 申請（專利權）人: 江西裕豐智能農業科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 南昌金軒知識產權代理有限公司 36129
• 代理人: 石紅麗

1.一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：通過無人機航拍采集目標果林的遙感影像數據，將航拍數據初始化；

S2：初始化后的航拍數據通過加密點云LAS和三維網格紋理處理獲取其清晰的三維模型；

S3：通過柵格數字表面模型(DSM)以及正射影像圖輸出瓦片數據；

S4：將瓦片數據分別送入k-means聚類分析以及101層的卷積神經網絡中輸出前景區域圖和特征圖；

S5：整合前景區域圖和特征圖中的各部分特征；

S6：通過遷移學習的方法訓練調整最后的全連接層、Softmax分類器、邊框回歸的網絡參數并輸出結果并得到識別結果；

S7：輸出識別結果在閾值以上的坐標框并作為識別結果標記在原始圖像上。

2.根據權利要求1所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

S1中所述的通過將航拍數據初始化，獲得航拍數據的重疊度，地理參考匹配。

3.根據權利要求1所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

S3中所述的將瓦片數據送入k-means聚類分析是通過k-means聚類分析樣本中的目標分布，對網絡的輸入進行先驗分布。

4.根據權利要求3所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

將S3中所述的先驗分布的結果送入RPN網絡中，通過若干滑動窗口卷積，可將圖像中的前景區域與背景區域分離。

5.根據權利要求1所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

S3中所述的將瓦片數據送入101層的卷積神經網絡是通過101層的卷積神經網絡來卷積提取圖像中的深層特征得到特征圖。

6.根據權利要求1所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

S5中所述的整合各部分特征通過全連接層進行整合，且在整合前須要在前景區域圖和特征圖的圖像數據中加入池化層來固定數據的輸出尺寸。

7.根據權利要求1所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

S6中所述的遷移學習的方法訓練需凍結先前的共享卷積層、RPN網絡、池化層。

8.根據權利要求1所述的一種果林統計中快速單木提取定位計數方法，其特征在于：

S7中所述的識別結果坐標框按照得分排序再分別與閾值進行比較。