一种基于机器视觉的基本苗统计方法技术

本发明专利技术提供一种基于机器视觉的基本苗统计方法，通过以下技术方案实现的：基本苗的数目与苗木生长周期中的各个参数都有直接和间接的关系，所以对基本苗进行统计，是农业生产中必不可少的一个环节。机器视觉是促进农业自动化的重要手段和方法，为了提高基本苗统计效率和精准度，本文设计了一种新的机器视觉统计方法。在基本苗统计的过程中，统计的目标多为绿色，与背景颜色差距较大，根据图像在HSV空间的良好性质确定兴趣区域，通过图像腐蚀与膨胀算法去除噪声获得利于提取的连通域达到最后统计的目标。本实验结果验证了基于机器视觉的水稻基本苗统计方法的有效性，与传统方法相比提高了统计效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的基本苗统计方法
本专利技术涉及只能农业领域，具体为一种基机器视觉的基本苗统计方法。
技术介绍
基本苗是指单位面积上植株个体的总数，是诸多经济作物的重要指标[1]。基本苗的数目与不同生育期分蘖、叶龄、株高、次生根条数、干物质累积量、抽穗期叶面积和成穗有着密不可分的关系。由于基本苗的数目与苗木生长周期中的各个参数都有直接和间接的关系[2]，所以对基本苗进行统计，是农业生产中必不可少的一个环节。然而，现有的基本苗统计的方法大多是通过农业作业者通过人工的方法测量，对于面积较小的农田人工的方法易于达到预期效果，但是对于面积较大的农田，此方法不仅会消耗大量的人力成本，测得的结果还会不准确。这样的统计方法需要大量的人工成本，而且人员在田间活动，可能会造成幼苗的损伤。机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉的技术，广泛的用于图像信息的提取与物体识别。随着计算机算力的提高和视觉算法的不断发展和完善，机器视觉在越来越多的领域都扮演者重要的角色。在传统行业的现代化转型的过程中发挥重要作用。机器视觉在农业中的应用是最为成功的案例之一。机器视觉是促本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的基本苗统计方法，其特征在于，包括以下步骤：、/n第一步，通过无人机搭载的照相机垂直于地面分块拍摄农田照片；/n第二步，通过SIFT算法将分块拍摄的图片组合成一张高像素的农田整体图；/n第三步，将整体图片通过色彩空间转换的方法，将原本处于RGB色彩空间的原始农田全景图转换为在HSV空间下的全景图；/n第四步，利用卷积核再图像上进行滑窗操作，每次卷积取数值大小位于中间的替换原像素的值；/n第五步，HSV空间转化为二值化空间时，图像中不可避免的会出现影响统计结果的噪声信号，通过腐蚀和膨胀的操作使图像变得易于定位，通过原图根据上一步骤得到的位置信息截取图片；/n第六步，通过收集的...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的基本苗统计方法，其特征在于，包括以下步骤：、
第一步，通过无人机搭载的照相机垂直于地面分块拍摄农田照片；
第二步，通过SIFT算法将分块拍摄的图片组合成一张高像素的农田整体图；
第三步，将整体图片通过色彩空间转换的方法，将原本处于RGB色彩空间的原始农田全景图转换为在HSV空间下的全景图；
第四步，利用卷积核再图像上进行滑窗操作，每次卷积取数值大小位于中间的替换原像素的值；
第五步，HSV空间转化为二值化空间时，图像中不可避免的会出现影响统计结果的噪声信号，通过腐蚀和膨胀的操作使图像变得易于定位，通过原图根据上一步骤得到的位置信息截取图片；
第六步，通过收集的基本苗图片，训练改进的VGG-16卷积神经网络，在改进的VGG网络中那个，将每次降维的后的特征图重新整合，得到含有不同尺度信息的混合特征图信息，
第七步，截取的图像输入进神经网络若判断为真数量累加，反之忽...

【专利技术属性】
技术研发人员：任星光，段纳，徐止政，程义，
申请(专利权)人：江苏师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32