一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法技术

本发明专利技术涉及水稻秧苗的识别领域，具体的是一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法，所述识别方法包括以下步骤：一、对输入图像进行特征提取；二、基于行向量网格分类；三、输出秧苗行水平位置。本发明专利技术基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法提出一种端到端的CNN网络模型，可以直接识别不同光照强度和杂草，模糊，浮萍等场景下的水稻秧苗行，解决了光照变化，浮萍杂草噪声，机器振动引起的模糊等因素对水稻秧苗行识别的影响。本发明专利技术将秧苗行识别转化为使用全局特征的基于行向量的选择问题，通过基于行向量的选择，可以显著地降低计算成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法


[0001]本专利技术涉及水稻秧苗的识别领域，具体的是一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法。

技术介绍

[0002]水稻秧苗行识别是水稻机械化除草的关键环节之一，对于提高除草机械的对行除草精度，提高杂草除净率和减少伤苗率具有重要的指导作用。
[0003]水稻秧苗行识别容易受到浮萍杂草噪声，农田环境光照变化和机器振动引起的模糊等因素的影响，因此，亟需研究出更好的水稻秧苗行识别方法。

技术实现思路

[0004]为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0006]一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法，所述识别方法包括以下步骤：
[0007]一、对输入图像进行特征提取；
[0008]二、基于行向量网格分类；
[0009]三、输出秧苗行水平位置。
[0010]进一步地，所述步骤一的具体步骤如下：
[001本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：一、对输入图像进行特征提取；二、基于行向量网格分类；三、输出秧苗行水平位置。2.根据权利要求1所述的一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法，其特征在于，所述步骤一的具体步骤如下：A1、输入水稻秧苗图像H*W；A2、对原始的输入水稻秧苗图像使用64
×7×
7的卷积核进行特征提取，步长stride＝2，得到第0层的输出特征图A3、对A2得到的第0层输出特征图使用两个basic block1进行特征提取，得到第1层的输出特征图A4、对A3得到的第1层输出特征图使用两个basic block2进行特征提取，得到第2层的输出特征图A5、对A4得到的第2层输出特征图使用两个basic block3进行特征提取，得到第3层的输出特征图A6、对A5得到的第3层输出特征图使用两个basic block4进行特征提取，得到第4层的输出特征图A7、对A6得到的第4层输出特征图使用卷积加全连接进行特征提取，得到第5层的输出向量1*O5。3.根据权利要求2所述的一种基于行向量网格分类的水稻秧苗行识别方法，其特征在于，所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：王姗姗，余山山，张文毅，
申请(专利权)人：农业农村部南京农业机械化研究所，
类型：发明
国别省市：