基于无人机的稻穗检测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:27032934 阅读:44 留言:0更新日期:2021-01-12 11:16
本发明专利技术实施例提供一种基于无人机的稻穗检测方法及装置,该方法包括:根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,并获取稻穗图像坐标;根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换,生成世界坐标系内的稻穗分布图;根据所述稻穗分布图,通过预设的生育模型,得到稻穗数量。该方法通过轻型无人机便可实现图像采集,无需使用大型无人机搭载长焦镜头的相机来获取图像,避免了长焦镜头受无人机飞行中晃动的影响,提高了飞行效率。此外,无人机飞行高度较低时,轻型无人机桨叶产生的风压小,不会剧烈摇动下方的水稻秸秆,从而可以避免获得的图像过度模糊。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的稻穗检测方法及装置
本专利技术涉及作物图像信息
,尤其涉及一种基于无人机的稻穗检测方法及装置。
技术介绍
稻穗是水稻生长中重要的植被特征,稻穗的形状,大小,颜色都可视为基因的显性表达,单位面积内稻穗的个数也常用于估计水稻的产量。随着计算机数字图像处理技术的发展,利用相机拍摄记录且自动化的水稻检测方法被广泛的应用在农业生产和表型研究中。早期多数的研究仅采集和集中研究了局限场景中的水稻图像,图像数据的获取局限在有限且单一的场景内。为了摆脱固定拍摄的局限性,无人机被视为灵活的高通量平台,用于高效地大范围获取图像数据。无人机平台搭配合适的图像处理技术使得观测效率大大提升。目前,受限于飞行高度和画面分辨率的取舍,不得不使用昂贵的大型无人机搭载长焦镜头的相机来获取图像。无人机飞行高度较低时,虽然可以获得较高分辨率的图像,但大型无人机桨叶产生的风压会摇动下方的水稻秸秆,导致获得的图像模糊。无人机飞行高度升高后,需使用长焦端的镜头保证图像分辨率,长焦端镜头获取的图像易受无人机飞行中晃动影响,在保证飞行平稳的同时降低了飞行效率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于无人机的稻穗检测方法及装置,用以解决现有技术中的缺陷。本专利技术实施例提供一种基于无人机的稻穗检测方法,包括:根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测方法,根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,并获取稻穗图像坐标;根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像坐标进行变换,生成世界坐标系内稻穗分布图;根据所述稻穗分布图,通过预设的生育模型,得到稻穗数量。根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测方法,所述根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,包括:将无人机采集的航拍图像,输入预设的MaskR-CNN网络模型,得到对应的稻穗区域;其中,所述MaskR-CNN网络模型,根据带有稻穗区域标签的样本航拍图像训练得到。根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测方法,所述根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换之前,还包括:记录每个轨迹点的时间戳信息,并采用卡尔曼平滑器,对无人机飞行轨迹进行平滑处理;根据平滑处理前的轨迹点所对应的时间戳,在平滑后的轨迹中确定校准后轨迹点;根据校准后轨迹点的位姿,确定对应航拍图像的位姿。根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测方法,对得到的稻穗图像进行坐标变换之后,还包括:采用基于空间的密度聚类算法,对所有航拍图像的稻穗区域进行去重。根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测方法,所述生成世界坐标系内的稻穗分布图,包括:将检测到的稻穗区域图像坐标变换到横轴墨卡托坐标系,生成地理位置的稻穗分布图。本专利技术实施例还提供一种基于无人机的稻穗检测装置,包括:检测模块,用于根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,并获取稻穗图像坐标;制图制图模块,用于根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换,生成世界坐标系内的稻穗分布图;处理模块,用于根据所述稻穗分布图,通过预设的生育模型,得到稻穗数量。根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测装置,所述检测模块,具体用于:将无人机采集的航拍图像,输入预设的MaskR-CNN网络模型,得到对应的稻穗区域;其中,所述MaskR-CNN网络模型,根据带有稻穗区域标签的样本航拍图像训练得到。根据本专利技术一个实施例的基于无人机的稻穗检测装置,所述制图模块,还用于:记录每个轨迹点的时间戳信息,并采用卡尔曼平滑器,对无人机飞行轨迹进行平滑处理;根据平滑处理前的轨迹点所对应的时间戳,在平滑后的轨迹中确定校准后轨迹点;根据校准后轨迹点的位姿,确定对应航拍图像的位姿。本专利技术实施例还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于无人机的稻穗检测方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于无人机的稻穗检测方法的步骤。本专利技术实施例提供的基于无人机的稻穗检测方法及装置,根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗区域进行拼接,生成稻穗分布图,通过轻型无人机便可实现图像采集后的拼接,无需大型无人机搭载长焦镜头的相机来获取图像,从而避免了长焦镜头在无人机飞行中晃动的影响,避免飞行效率降低。此外,无人机飞行高度较低时,轻型无人机桨叶产生的风压不会剧烈摇动下方的水稻秸秆,从而可以避免获得的过度图像模糊。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的基于无人机的稻穗检测方法的流程示意图;图2是本专利技术实施例提供的基于无人机的稻穗检测装置的结构示意图;图3是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。下面结合图1-图3描述本专利技术实施例的基于无人机的稻穗检测方法及装置。图1是本专利技术实施例提供的基于无人机的稻穗检测方法的流程示意图,如图1所示,本专利技术实施例提供一种基于无人机的稻穗检测方法,包括:101、根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,并获取稻穗图像坐标。本专利技术实施例可基于轻型无人机实现,首先,无人机对待分析的区域进行航拍,得到能够覆盖整个待分析区域的多个航拍图片,同时记录飞行轨迹,其记录了飞行过程中相机中心的GPS坐标,无人机的姿态信息,即无人机位姿信息。基于现有的图像分析方法,如神经网络,从每一幅航拍图片中,提取稻穗区域,得到区域中每个像素点的坐标。102、根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换,生成世界坐标系内的稻穗分布图。根据无人机的位置信息和姿态信息,可得到每一稻穗区域的位姿信息。根据已知位姿的所有稻穗区域,进行坐标变换,拼接到一个世界坐标系中,从而生成稻穗分布图。103、根据所述稻穗分布图,通过预设的生育模型,得到稻穗数量。根据现有的生育模型,基于稻穗分布图,可得到估计的稻穗数量,根据不同生育期多次航拍,可获得对应的生育曲线。如根据整体的水稻区域和稻穗分布,得出稻穗数量位于整体50%和70%。此情况下,通常分别被认为是全体进入出穗的标志和水稻进入成熟期的标志,可在收割前预测稻穗产量。本专利技术实施例的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的稻穗检测方法,其特征在于,包括:/n根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,并获取稻穗图像坐标;/n根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换,生成世界坐标系内的稻穗分布图;/n根据所述稻穗分布图,通过预设的生育模型,得到稻穗数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的稻穗检测方法,其特征在于,包括:
根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,并获取稻穗图像坐标;
根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换,生成世界坐标系内的稻穗分布图;
根据所述稻穗分布图,通过预设的生育模型,得到稻穗数量。


2.根据权利要求1所述的基于无人机的稻穗检测方法,其特征在于,所述根据无人机采集的每一航拍图像,提取出对应的稻穗区域,包括:
将无人机采集的航拍图像,输入预设的MaskR-CNN网络模型,得到对应的稻穗区域;
其中,所述MaskR-CNN网络模型,根据带有稻穗区域标签的样本航拍图像训练得到。


3.根据权利要求1所述的基于无人机的稻穗检测方法,其特征在于,所述根据每一航拍图像的无人机位姿信息,对得到的稻穗图像进行坐标变换之前,还包括:
记录每个轨迹点的时间戳信息,并采用卡尔曼平滑器,对无人机飞行轨迹进行平滑处理;
根据平滑处理前的轨迹点所对应的时间戳,在平滑后的轨迹中确定校准后轨迹点;
根据校准后轨迹点的位姿,确定对应航拍图像的位姿。


4.根据权利要求1所述的基于无人机的稻穗检测方法,其特征在于,对得到的稻穗图像进行坐标变换之后,还包括:
采用基于空间的密度聚类算法,对所有航拍图像的稻穗区域进行去重。


5.根据权利要求1所述的基于无人机的稻穗检测方法,其特征在于,所述生成世界坐标系内的稻穗分布图,包括:
将检测到的稻穗区域图像坐标变换到横轴墨卡托坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员:王昊吕苏幸
申请(专利权)人:北京农业智能装备技术研究中心
类型:发明
国别省市:北京;11

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