本发明专利技术公开一种穗头数统计方法、系统及装置，方法包括以下步骤：获取穗头顶视图像；对所述穗头顶视图像进行预处理并以所述标定装置为基准进行定位，得到待检测区域、透视变换矩阵并得到与标定装置区域内实际尺寸的比例尺；利用训练好的穗头检测模型对所有穗头子图像进行推理预测得到穗头检测框，得到所有穗头子图像中的所有穗头检测框；判断所有穗头检测框与待检测区域的位置关系，得到待检测区域中有效穗头检测框，进而得到待检测区域穗头计数；根据待检测区域穗头计数及比例尺得到标定装置区域内穗头穗数，结合待测种植面积待测种植面积得到待测种植面积内的穗头总数。本发明专利技术直接对穗头图像信息进行处理和分析，实现了穗数测量的自动化，提高了穗数测量的效率和准确性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
穗头数统计方法、系统、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种穗头数统计方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]小麦是我国的主要粮食作物，小麦的高产稳产对于保障我国粮食安全起到重要的作用。单位面积穗数是小麦产量构成要素之一，快速准确的穗头数统计对高产栽培和良种选育都有重要意义。传统的人工田间调查方法费时费力，而且主观性较高，缺乏统一的穗头计数标准。随着农业信息化、机械化水平的提高，图像处理技术在作物生产领域已经得到广泛应用，并且在病害检测、产量预测、品种识别方面都起到显著的推进作用。因此，小麦穗头自动识别的实现，对提高测产、分蘖率和工作效率都有非常重要的意义，同时也使信息技术在农业生产和科研中得到了推广，使科研转化为生产力。
[0003]目前对大田穗头数统计是通过对若干采样点的固定大小区域进行检测计数，科研自用的一些硬件装置有箱式结构、框架式结构、车轮移动式、固定摄像头式及半自主多传感器田间表型平台，这里有的移动不便捷笨重、有的对大田种植布局有要求、有的成本昂贵制，这些制约了大规模使用；另外，小麦作物不同种类间的表型性状差异大，播种方式多样，以及植株的发育特征不同，同时不同时期、不同光照、不同角度、不同密度程度等使得采集的图像中穗头颜色、大小、姿态、遮挡程度等多种表现为图像中穗头识别带来了一定挑战。
[0004]因此，如何提高大田穗数测量的效率和准确度成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术针对现有技术中的缺点，提供了一种穗头数统计方法、系统、装置及存储介质。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：
[0007]一种穗头数统计方法，包括以下步骤：
[0008]获取穗头顶视图像，其中，所述穗头顶视图像为含有标定装置及穗头区域的俯视图像；
[0009]对所述穗头顶视图像进行预处理并以所述标定装置为基准进行定位，得到待检测区域、透视变换并确定经透视变换后的待检测区域及比例尺，其中，所述比例尺为待检测区域尺寸与标定装置区域内实际尺寸的比例尺；
[0010]确定包含待检测区域相适宜的矩形区域进行划分，得到多个穗头子图像，其中，两两穗头子图像间存在不同的重叠度；
[0011]利用训练好的穗头检测模型对所有穗头子图像进行推理预测得到穗头检测框，得到矩形区域内的所有穗头检测框；
[0012]判断所有穗头检测框与待检测区域的位置关系，得到待检测区域中有效穗头检测框，进而得到待检测区域穗头计数；
[0013]根据待检测区域穗头计数及比例尺得到标定装置区域内穗头穗数，结合待测种植面积待测种植面积得到待测种植面积内的穗头总数。
[0014]作为一种可实施方式，所述对所述穗头顶视图像进行预处理并以所述标定装置为基准进行定位，得到待检测区域，包括以下步骤：
[0015]对所述穗头顶视图像进行分割处理，得到二值化图像，对标定装置进行颜色空间变换，得到标定装置特征图；
[0016]获取二值化图像中的边缘信息，根据边缘信息提取线段并进行聚类，得到拟合直线；
[0017]结合标定装置特征图对所述拟合直线进行筛选，得到标定装置边缘对应的直线；
[0018]基于标定装置边缘对应的直线，进而获取待检测区域。
[0019]作为一种可实施方式，所述确定经透视变换后待检测区域及比例尺，包括以下步骤：
[0020]确定透视变换矩阵，通过透视变换矩阵对待检测区域进行空间校正，使得标定装置所覆盖区域为正多边形，所述正多边形区域即为待检测区域；基于所述正多边形区域与实际标定装置所覆盖的穗头区域的面积，确定出与实际穗头区域尺寸的比例尺。
[0021]作为一种可实施方式，所述训练好的穗头检测模型通过以下方式获得：
[0022]获取穗头数据库，其中，图像穗头数据库为独立的穗头图像，穗头图像且包含不同时期不同品种的穗头图像，所述穗头数据库至少包括麦穗数据库、稻穗数据库、栗米穗数据库及高粱穗数据库；
[0023]对图像所述穗头图像进行预处理，得到穗头图像样本集；
[0024]建立穗头检测模型，通过穗头图像样本集对所述穗头检测模型进行训练和验证，得到训练好的穗检测模型。
[0025]作为一种可实施方式，所述判断所有穗头检测框与待检测区域的位置关系，得到待检测区域中有效穗头检测框，进而得到待检测区域穗头计数，包括以下步骤：
[0026]将穗头检测框与待检测区域的位置和面积关系进行判断；
[0027]若穗头检测框的中心位于待检测区域内部，则保留；若穗头检测框的中心偏离待检测区域的内部，且穗头检测框和待检测区域的重合面积与穗头检测框的面积比大于预设面积阈值则保留，得到待检测区域内穗头检测框，得到待检测区域中穗头检测框的个数，得到穗头计数。
[0028]作为一种可实施方式，所述得到待测种植面积内的穗头总数之前，包括以下步骤：
[0029]采集多个穗头顶视图像，对标定装置区域内穗头穗数求平均值，得到标定装置区域内平均穗头穗数。
[0030]作为一种可实施方式，所述标定装置包括标定部件和支撑部件，所述标定部件包括固定架、至少三根连接杆和标定物，所述固定架可拆卸连接每根连接杆的一端，每根连接杆的另一端连接标定物；
[0031]所述支撑部件包括伸缩杆和地插，所述固定架下端连接所述伸缩杆的一端，所述伸缩杆的另一端连接所述地插。
[0032]一种穗头数统计系统，包括图像采集装置和图像处理装置，所述图像处理装置包括图像标定检测模块、图像区域选取模块、图像穗头检测模块及标定检测统计模块；
[0033]所述图像采集装置，用于获取穗头顶视图像，其中，所述穗头顶视图像为含有标定装置及穗头区域的俯视图像；
[0034]所述图像标定检测模块，用于对所述穗头顶视图像进行预处理并以所述标定装置为基准进行定位，得到待检测区域、透视变换矩阵并确定经透视变换后待检测区域及比例尺，其中，所述比例尺为待检测区域尺寸与标定装置区域内实际尺寸的比例尺；
[0035]所述图像区域选取模块，用于用户手动选定待检测区域，并由比例尺计算待检测区域面积；确定包含待检测区域相适宜的矩形区域并进行划分，得到多个穗头子图像，其中，两两穗头子图像间存在不同的重叠度；
[0036]所述图像穗头检测模块，用于利用训练好的穗头检测模型对所有穗头子图像进行推理预测得到穗头检测框，得到矩形区域内的所有穗头检测框；
[0037]所述判断统计模块，用于判断所有穗头检测框与待检测区域的位置关系，得到待检测区域中有效穗头检测框，进而得到待检测区域穗头计数；根据待检测区域穗头计数及比例尺得到标定装置区域内穗头穗数，结合待测种植面积待测种植面积得到待测种植面积内的穗头总数。
[0038]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下的方法步骤：
[0039]获取穗头顶视图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种穗头数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取穗头顶视图像，其中，所述穗头顶视图像为含有标定装置及穗头区域的俯视图像；对所述穗头顶视图像进行预处理并以所述标定装置为基准进行定位，得到待检测区域并确定经透视变换后的待检测区域及比例尺，其中，所述比例尺为透视变换后的待检测区域尺寸与标定装置区域内实际尺寸的比例尺；确定包含待检测区域相适宜的矩形区域并进行划分，得到多个穗头子图像，其中，两两穗头子图像间存在不同的重叠度；利用训练好的穗头检测模型对所有穗头子图像进行推理预测得到穗头检测框，利用重复框处理机制得到矩形区域内的所有穗头检测框；判断所有穗头检测框与待检测区域的位置关系，得到待检测区域中有效穗头检测框，进而得到待检测区域穗头计数；根据待检测区域穗头计数及比例尺得到标定装置区域内穗头穗数，结合待测种植面积待测种植面积得到待测种植面积内的穗头总数。2.根据权利要求1所述的穗头数统计方法，其特征在于，所述对所述穗头顶视图像进行预处理并以所述标定装置为基准进行定位，得到待检测区域，包括以下步骤：对所述穗头顶视图像进行分割处理，得到二值化图像，对标定装置进行颜色空间变换，得到标定装置特征图；获取二值化图像中的边缘信息，根据边缘信息提取线段并进行聚类，得到拟合直线；结合标定装置特征图对所述拟合直线进行筛选，得到标定装置边缘对应的直线；基于标定装置边缘对应的直线，进而获取待检测区域。3.根据权利要求1所述的穗头数统计方法，其特征在于，所述确定经透视变换后的待检测区域及比例尺，包括以下步骤：确定透视变换矩阵，通过透视变换矩阵对待检测区域进行空间校正，使得标定装置所覆盖区域为正多边形，所述正多边形区域即为待检测区域；基于所述正多边形区域与实际标定装置所覆盖的穗头区域的面积，确定出与实际穗头区域尺寸的比例尺。4.根据权利要求1所述的穗头数统计方法，其特征在于，所述训练好的穗头检测模型通过以下方式获得：获取穗头数据库，其中，图像穗头数据库为独立的穗头图像，穗头图像且包含不同时期不同品种的穗头图像，所述穗头数据库至少包括麦穗数据库、稻穗数据库、栗米穗数据库及高粱穗数据库；对图像所述穗头图像进行预处理，得到穗头图像样本集；建立穗头检测模型，通过穗头图像样本集对所述穗头检测模型进行训练和验证，得到训练好的穗检测模型。5.根据权利要求1所述的穗头数统计方法，其特征在于，所述判断所有穗头检测框与待检测区域的位置关系，得到待检测区域中有效穗头检测框，进而得到待检测区域穗头计数，包括以下步骤：将穗头检测框与待检测区域的位置和面积关系进行判断；若穗头检测框...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈渝阳，朱旭华，刘荣利，梁飞，赵飞，
申请(专利权)人：浙江托普云农科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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