一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法，包括以下步骤：采用深度卷积神经网络实现对无人机低空遥感图像的分类：首先将采集到的无人机低空遥感图像进行人工标注，将含有罂粟的图像中的罂粟区域人工标注出来；然后将训练集中的图像随机选取一部分作为训练集提交给深度卷积神经网络系统训练，利用标注的图像调整深度卷积神经网络的各参数；最后将选取剩下的图像提交给系统进行测试该系统的准确度，如果准确度达到要求，则该系统提交使用，否则继续利用无人机采集遥感图像进行人工标注并提交给该系统训练该系统的参数直到准确度达到要求。本发明专利技术能够节省人力、物力，提高罂粟的排查效率。

A method for automatic detection of poppy cultivation by using unmanned aerial vehicle (UAV) low altitude remote sensing image

The invention discloses a method using low altitude UAV remote sensing image automatic detection method of poppy cultivation, which comprises the following steps: to achieve the classification of UAV low altitude remote sensing image using depth convolution neural network: firstly collected UAV low altitude remote sensing images artificial marking, images containing opium poppy in manual annotation then the training set out; images were randomly selected as part of the training set is submitted to the depth of the convolutional neural network training system, using the parameters to adjust the depth image convolution neural network annotation; finally select the remaining images submitted to the system accuracy test of the system, if the accuracy of the system requirements, submit use, or continue to use the UAV remote sensing image acquisition and manual labeling and submitted to the system of the training system. The number of numbers until the accuracy is met. The invention can save manpower and material resources and improve the efficiency of the opium poppy.

【技术实现步骤摘要】
一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法
本专利技术属于无人机
，具体地说，涉及一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法。
技术介绍
随着信息技术的发展，传统的行政指令、人工采集、纸质传输、现场查验等禁毒方式已不能满足新形势下禁毒工作的需要，数字化禁毒技术越来越多的应用到禁毒工作中。未成熟的罂粟果实含乳白色浆液，和果壳均含吗啡、可待因、罂粟碱等多种生物碱，是制取鸦片的主要原料。以前对罂粟种植的排查，主要靠公安干警深入到各村各户的人工逐一排查方式，这种方式工作难度、强度都很大，耗费大量的人力、物力，而且效率低下，而且随着罂粟的种植地越来越隐蔽，打击非法种植罂粟越来越艰难。利用无人机航拍和实地踏查，通过空中、地面紧密结合的作战方式，真正形成“天上、地下”共同打击植毒违法犯罪活动的合力，尤其在山林较多的郊区、废弃房屋和高层建筑楼顶等地形复杂、踏查难度大的区域，使用无人机可以很好的弥补踏查漏洞，直观地发现哪些区域存在违规种植的情况，发现疑点后辖区派出所民警能有的放矢地前去核查。目前利用无人机对罂粟种植的排查，一般采用利用无人机对排查区域遥感监测，然后对航测到的低空遥感图像再进行人工识别，判断出哪些图像含有种植的罂粟，随比纯人工排查有了一定的进步，但自动化程度仍不够高。
技术实现思路
为了克服现有技术中存在的缺陷，本专利技术提出了一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法，该方法旨在对无人机拍摄到的低空遥感图像自动识别出哪些是含有罂粟种植的图像。其技术方案如下：一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法，包括以下步骤：采用深度卷积神经网络实现对无人机低空遥感图像的分类：首先将采集到的无人机低空遥感图像进行人工标注，将含有罂粟的图像中的罂粟区域人工标注出来；然后将训练集中的图像随机选取一部分作为训练集提交给深度卷积神经网络系统训练，利用标注的图像调整深度卷积神经网络的各参数；最后将选取剩下的图像提交给系统进行测试该系统的准确度，如果准确度达到要求，则该系统提交使用，否则继续利用无人机采集遥感图像进行人工标注并提交给该系统训练该系统的参数直到准确度达到要求。本专利技术的有益效果为：1，由于该专利技术做到了对无人机拍摄到的低空遥感图像自动识别出哪些是含有罂粟种植的图像，所以能够节省人力、物力，提高罂粟的排查效率，降低公安干警工作难度和工作强度。2.通过空中、地面紧密结合的作战方式，真正形成“天上、地下”共同打击植毒违法犯罪活动的合力，提高禁毒工作的信息化程度。3.对山林较多的郊区、废弃房屋和高层建筑楼顶等地形复杂、踏查难度大的区域，使用无人机可以很好的弥补踏查漏洞。附图说明图1是本专利技术利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法的流程图。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利技术的技术方案作进一步详细地说明。如图1所示，一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法，包括以下步骤：1.对无人机拍摄到的低空遥感图像进行预处理：包括去躁、畸变、重命名等；2.将采集到的无人机低空遥感图像进行人工标注：将含有罂粟的图像中的罂粟区域人工标注出来；3.训练神经网络：从标注后的图像中人工选取一部分具有代表性的图像作为训练图像集(简称训练集)提交给深度卷积神经网络系统，通过多次迭代，利用标注的图像调整深度卷积神经网络的各级参数；4.测试神经网络的精度：将选取测试集后剩下的图像(简称测试集)提交给系统进行该系统准确度的测试，如果准确度达到要求，则该系统可以提交使用，否则继续利用无人机采集遥感图像转到步骤2进行人工标注并提交给该系统训练该系统的参数直到准确度达到要求。5.算法结束。以上所述，仅为本专利技术较佳的具体实施方式，本专利技术的保护范围不限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本专利技术的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法，其特征在于，包括以下步骤：采用深度卷积神经网络实现对无人机低空遥感图像的分类：首先将采集到的无人机低空遥感图像进行人工标注，将含有罂粟的图像中的罂粟区域人工标注出来；然后将训练集中的图像随机选取一部分作为训练集提交给深度卷积神经网络系统训练，利用标注的图像调整深度卷积神经网络的各参数；最后将选取剩下的图像提交给系统进行测试该系统的准确度，如果准确度达到要求，则该系统提交使用，否则继续利用无人机采集遥感图像进行人工标注并提交给该系统训练该系统的参数直到准确度达到要求。

【技术特征摘要】
1.一种利用无人机低空遥感图像自动检测罂粟种植的方法，其特征在于，包括以下步骤：采用深度卷积神经网络实现对无人机低空遥感图像的分类：首先将采集到的无人机低空遥感图像进行人工标注，将含有罂粟的图像中的罂粟区域人工标注出来；然后将训练集中的图像随机选取一部分作为训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：申玉静，
申请(专利权)人：滨州学院，
类型：发明
国别省市：山东,37