一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法技术

本发明专利技术涉及松材线虫病图像识别定位的技术领域，公开了一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法，在原片上识别出疫木后，在疫木位置嵌入自行设计的特殊标记，该类特殊标记在山林中外观特征显著，不易与其它物体混淆，并且在正射图像拼接后依旧能保留其特征；在附带精确经纬度信息的正射图像上进行特殊标记的检测识别，能准确获取每个特殊标记的经纬度位置，从而准确统计目标山林区域范围内疫木的数量和分布，实现精确到株的松材线虫病疫木识别和定位。疫木识别和定位。疫木识别和定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法


[0001]本专利技术涉及松材线虫病图像识别定位的
，具体的说，尤其是一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法。

技术介绍

[0002]松材线虫病，又称松树萎蔫病，是由松材线虫引起的具有毁灭性的森林病害，，被其感染后的松树，针叶呈黄褐色或红褐色，萎蔫下垂，树脂分泌停止，逐渐干枯死亡，最终腐烂，由于松材线虫致病力强，寄主死亡速度快，传播快，山林面积大，难以及时发现，治理难度大。
[0003]由于染病的松材线虫疫木呈现黄褐色或红褐色，针叶逐渐枯萎，外观上和正常松树以及山林中的其它树种存在区别，因此当前也有使用无人机航拍技术获取山林图像，并基于深度学习技术对疫木进行智能识别的解决方案。
[0004]现有解决方案主要有两种类型：（1）直接在无人机航拍原片上进行疫木识别。该方案利用无人机获取目标山林区域的航拍图像，使用各种深度学习算法模型直接在航拍图像原片上进行松材线虫病疫木检测识别。
[0005]而直接在无人机航拍原片上进行疫木识别技术方案的缺点：无人机在采集山本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）通过无人机搭载相机航拍方式，采集到某一山林区域范围内的航拍图像原片，挑选其中部分包含松线材虫疫木的图像作为疫木训练样本，然后通过图像标注工具标注疫木训练样本图像中的疫木；（2）选取合适的基于深度学习技术的物体检测模型作为疫木识别模型，并用步骤（1）产生的疫木训练样本对该疫木识别模型进行训练；（3）利用步骤（2）中训练的疫木识别模型对所有航拍图像原片的图像进行疫木检测识别，获取每张航拍图像原片的图像中的所有疫木及其位置信息；（4）在步骤（3）中获取的每张航拍图像原片的图像的疫木位置处嵌入特征明显的特殊标记，并用图像拼接软件或算法将嵌入特殊标记后的所有航拍图像原片拼接成带经纬度坐标的正射图像；（5）挑选正射图像中部分包含特殊标记的图像作为特殊标记训练样本，通过图像标注工具标注该特殊标记训练样本图像中的特殊标记；（6）选取合适的基于深度学习技术的物体检测模型作为特殊标记识别模型，并用步骤（5）中产生的特殊标记训练样本对该特殊标记识别模型进行训练；（7）利用步骤（6）中训练的特殊标记识别模型对所有正射图像进行特殊标记识别，获取正射图像中的所有特殊标记及其位置信息；（8）将步骤（7）中产生的特殊标记的坐标信息转换成经纬度坐标，获取目标山林范围内的疫木数量以及每株疫木的经纬度，实现精确到株的疫木识别和定位。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法，其特征在于，所述步骤（1）中的疫木训练样本的获取方法包括预先确定目标山林区域范围，规划设置航线，并在地面设置若干相控点，无人机在固定海拔高度匀速飞行，无人机搭载相机每隔固定时间拍摄一张山林区域原片获取到所有原片后，将每张原片均匀切割为768*768像素的小图，然后随机挑选部分原片切分出的小图，并利用图像标注工具labelImg将图中所有疫木进行手动框选，得到疫木训练样本。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍原片的松材线虫病疫木识别定位方法，其特征在于，所述步骤（2）中的疫木识别模型选取YOLOv4物体检测模型作为疫木识别的基准模型，该YOLOv4物体检测模型最后一层全连接层的值设为2，用于代表当年新发疫木和往年疫木两种疫木类型，所有疫木训练样本以4：1：1的比较划分为训练集、验证集和测试集，通过训练集来计算损失函数并进行反向传播更新模型参数，通过验证集来调优模型的各...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶振，华官丽，王路永，胡伟，孔振，朱媛，曾海勇，刘伟峰，赖俊武，李凯，叶李波，叶明旺，徐跃平，黎志华，徐建恩，李建波，叶诚，周苗莉，
申请(专利权)人：浙江点创信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：