[發明專利]一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法

在審

• 申請號: 202111345765.5
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114022771A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 劉立超;畢大偉;陳黎卿;畢全鵬;王健清;王韋韋
• 申請（專利權）人: 安徽農業大學;合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院（安徽省人工智能實驗室）
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/774;G06K9/62;G06T7/80
• 代理公司: 北京保識知識產權代理事務所(普通合伙) 11874
• 代理人: 姚天健

1.一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法，其特征在于，所述方法步驟如下：

S1、進行航拍無人機相機標定；

S2、基于北斗定位裝置提取玉米播種機播種時各播種行的經緯度坐標信息，制作KML文件；

S3、將KML文件作為航拍無人機的飛行規劃路徑導入航拍無人機控制軟件中，控制無人機沿玉米播種時的路徑飛行并錄制玉米苗期俯拍視頻影像；

S4、將獲取的部分視頻影像間隔相同幀數提取出多張圖片數據，分別以整株玉米和玉米株心為檢測目標制作訓練集和測試集；

S5、利用深度學習算法對訓練集數據進行訓練并判斷訓練結果；

S6、將訓練好的權重文件加載到深度學習算法中進行所有拍攝視頻的整株玉米和玉米株心檢測；

S7、結合相機標定結果得到深度學習算法的玉米苗期植株檢測結果，輸出株數、株距、行距等數據；

S8、基于輸出數據構建單株玉米在田塊中的二維坐標，計算玉米苗密度、各行一致性變異系數等參數。

2.根據權利要求1所述一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法，其特征在于，所述S2中提到的制作KML文件，具體包括以下步驟：

A1、將玉米播種機播種作業時的行駛軌跡經緯度數據提取出來，根據播種作業邊界剔除轉彎、掉頭等無效軌跡數據；

A2、將處理后的經緯度數據按照播種作業行的相鄰順序，按照首尾相接的順序把數據存儲到Excel文件中；

A3、利用KML制作軟件將Excel中存儲的經緯度數據轉換為可供航拍無人機控制軟件調用的KML格式文件。

3.根據權利要求1所述一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法，其特征在于，所述S3中提到的控制無人機沿玉米播種時的路徑飛行并錄制玉米苗期俯拍視頻影像，具體包括以下步驟：

B1、將制作完成的KML文件導入航拍無人機控制軟件中，設置航拍無人機飛行航向沿播種路徑方向，設置航拍無人機拍攝方向始終沿無人機飛行方向；

B2、設置航拍無人機飛行速度、飛行高度及相機俯拍角度參數，使航拍無人機相機鏡頭正對地表，相機取景框能夠完全覆蓋玉米播種機單趟作業的所有玉米播種行，飛行速度設置要求滿足拍攝清晰視頻畫面。

B3、啟動航拍無人機沿KML規劃軌跡飛行并錄制視頻，若工作過程中需要更換航拍無人機電池，更換之后沿上一斷點位置繼續飛行采集，直到完成整塊田的視頻采集工作。

4.根據權利要求1所述一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法，其特征在于，所述S4中提到的將獲取的部分視頻影像間隔相同幀數提取出多張圖片數據，分別以整株玉米和玉米株心為檢測目標制作訓練集和測試集，具體包括以下步驟：

C1、選取田塊不同區域拍攝的視頻，對所選取的視頻按照間隔相同幀數提取出多張圖片，按照8:2分為訓練集和測試集；

C2、用LabelImg軟件對訓練集中每張圖片上的整株玉米和玉米株心分別進行標注，生成.txt文件，文件包含：類別、標注物體橫坐標中心、標注物體縱坐標中心坐標、寬度、高度；

C3、使用圖像增強方法對訓練集進行裁剪、翻轉、鏡像等操作擴充訓練集數據。

5.根據權利要求1所述一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法，其特征在于，所述S5中提到的利用深度學習算法對訓練集數據進行訓練并判斷訓練結果，具體包括以下步驟：

D1、將訓練集數據放入深度學習算法中訓練，得到訓練的權重文件和訓練過程中各參數的變化曲線；

D2、觀察結果曲線是否符合訓練的規律，訓練精度是否達到要求；

D3、將權重文件放入深度學習算法中對測試集數據進行檢測，觀察檢測情況；

D4、如果不合格則重新制作和擴充訓練集后再進行D1～D3的操作直到權重文件合格為止。

6.根據權利要求1所述一種基于深度學習的玉米苗期田間分布信息統計方法，其特征在于，所述S7中提到的結合相機標定結果得到深度學習算法的玉米苗期植株檢測結果，具體包括以下步驟：

E1、通過相機標定獲取相機內、外參和畸變參數；

E2、對所述S6中檢測到的整株玉米和玉米株心數量進行統計和判斷計算：若同一區域只檢測到整株玉米而未檢測到玉米株心，記錄檢測到1株玉米；若一同區域只檢測到玉米株心而未檢測到整株玉米，記錄檢測到1株玉米；若同一區域同時檢測到玉米株心和整株玉米，判斷玉米株心檢測框中點坐標是否在整株玉米檢測框內，若在檢測框內則記錄檢測到1株玉米，否則記錄檢測到2株玉米，最終統計出精確的玉米植株數量；

E3、根據E2中的統計信息，同時計算出玉米植株的坐標位置，若同一區域只檢測到整株玉米而未檢測到玉米株心，記錄整株玉米檢測框的中心點坐標；若一同區域只檢測到玉米株心而未檢測到整株玉米，記錄玉米株心檢測框的中心點坐標；若同一區域同時檢測到玉米株心和整株玉米，判斷玉米株心檢測框中心點坐標是否在整株玉米檢測框內，若在檢測框內則記錄玉米株心檢測框的中心點坐標，否則同時記錄整株玉米檢測框中心點坐標和玉米株心檢測框中心點坐標，最后通過變換得到玉米行距、株距信息。