基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法技术

本发明专利技术属于农业技术领域，公开了一种基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法，通过图像处理、无线传感器、人工智能等技术的不断突破，为农业分析提供了更多的思路，使得传统手工农业、机械化农业不断向现代智能化、精细化农业发展。本发明专利技术为智能化、精细化农业作为农业领域重要的分析课题之一，对植物虚拟、产量预测、园林设计等领域有着重要意义；在作物的生长过程中分析表征参数与形态特征具有十分重大的意义：一方面，可预测作物的相关参数，对培育环境的配置有指导作用；虚拟植物生长技术可模拟任意时间的植物生长状态，从而减少分析时间，降低分析成本。

Quantification of crop growth phenotypic parameters and correlation analysis of yield based on vision

The invention belongs to the field of agricultural technology, and discloses a visual-based method for quantitative analysis of crop growth phenotypic parameters and yield correlation. Through continuous breakthroughs in image processing, wireless sensor, artificial intelligence and other technologies, it provides more ideas for agricultural analysis, and makes traditional manual agriculture and mechanized agriculture develop to modern intelligent and fine agriculture. The invention is an intelligent and fine agriculture as one of the important analysis subjects in the agricultural field, and has great significance in the fields of plant virtual, yield prediction, landscape design, etc. It has great significance to analyze the characterization parameters and morphological characteristics in the process of crop growth: on the one hand, it can predict the relevant parameters of crops, and it has a guiding role in the allocation of cultivation environment; on the other hand, it has a guiding role in virtual planting. Biological growth technology can simulate plant growth at any time, thus reducing analysis time and cost.

【技术实现步骤摘要】
基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法
本专利技术属于农业
，尤其涉及一种基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：因计算量较小，测量原理较为简单，单目测量技术被广泛的应用在车辆测距、无人机导航、智能机器人导航等领域。最传统的方法是在待测物体旁放置一个标尺，利用标尺的实际尺寸去估计待测物体的尺寸。近年来，随着对单目测量技术的分析越来越深入，分析人员提出了许多的优秀的单目测量方法。吴骏采采用多尺度分块二值模式、Adaboost算法以及车辆底部阴影定位方法来测量前方车辆的距离。陈勇针对前方曲线道路上的车辆测距误差较大等问题，对结构化道路中的车辆、行驶线建模，提出了曲线道路上的高精度车辆测距方法。赵连军通过图像中的几何关联所获得参数进行测量计算，并分析了合作目标与非合作目标测量系统的精度。双目视觉的分析是当前视觉测量领域的热点，已有较多的成熟商用产品。NASA开发的火星探测车，可利用探测车上的双目摄像头，绘制出外围的地形轮廓，为探测车提供导航信息。Stereolabs公司开发的ZED双目摄像头，可在20m的范围内实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法，其特征在于，所述基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法包括：利用改进的GrabCut算法进行玉米图像分割；利用细化算法对图像中玉米枝叶进行细化处理；采用八邻域搜索算法对玉米枝叶线段进行划分和筛选，获得玉米个体骨干图像；采用单目视觉测量技术，通过叶片叶脉二次模型拟合获得玉米叶片叶倾角及最大高度参数，并对获取的玉米生长周期内不同叶片的叶倾角及最大高度的变化规律进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法，其特征在于，所述基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法包括：利用改进的GrabCut算法进行玉米图像分割；利用细化算法对图像中玉米枝叶进行细化处理；采用八邻域搜索算法对玉米枝叶线段进行划分和筛选，获得玉米个体骨干图像；采用单目视觉测量技术，通过叶片叶脉二次模型拟合获得玉米叶片叶倾角及最大高度参数，并对获取的玉米生长周期内不同叶片的叶倾角及最大高度的变化规律进行分析。2.如权利要求1所述的基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法，其特征在于，单目测量技术包括基于小孔成像的单目测量技术，有：测量Y方向的分量：其中O2为摄像头所在位置，已知摄像机高度拍摄高度H，相机拍摄的水平距离O3M，图像的中心为(ucenter，vcenter)，待测点P在像素坐标系下的投影为P1(u，0)，O1M为相机光轴，α为拍摄时倾角，β为待测点P与相机光心连线与水平方向的夹角，γ为该连线与相机光轴的夹角；P1为P在图像上的投影；图像X方向上的尺度为xpix，Y方向上的尺度ypix，摄像头焦距f；其中ucenter、vcenter、xpix及ypix由相机标定得出；由相似三角形有β＝α-γ由上述公式整理得O3P：世界坐标系下待测点P到摄像头中心垂足的水平距离；H:世界坐标系下摄像机高度；O3M：世界坐标系下摄像机光轴与地面交点到摄像头中心垂足的水平距离；O1P1：世界坐标系下P点在图像中投影到图像中心的距离；gypix：图像坐标系下Y方向上的尺度ypix，即Y方向像素大小。3.如权利要求2所述的基于视觉的作物长势表型参数量化与产量相关性分析方法，其特征在于，基于小孔成像的单目测量技术，进一步包括：测量X轴分量；其中O2为摄像头所在位置，已知摄像机高度拍摄高度H，相机拍摄的水平距离O3M，镜头中心点的图像坐标为(ucenter，vcenter)，测量点Q在像素坐标系下的投影Q1(u，v)，O1M为相机光轴所在直线，α为相机光轴与水平方向的夹角，β为待测点Q在O2O...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志斌，侯帅民，
申请(专利权)人：内蒙古大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15