一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，包括如下识别步骤：在植物四周、顶部和底部均设置拍摄机器，分别拍摄一张植物照片，本发明专利技术通过对植物的叶片颜色进行识别对比，能够快速的察觉出叶片颜色的变化，确定相邻叶片的颜色变化，对比找出异常颜色的范围，记录识别的总次数、异常叶片的个数和识别出叶片异常范围的次数，计算叶片异常范围识别的召回率和准确率，从而计算出识别的准确性，通过识别出叶片异常范围的次数的增加，提升识别的准确性，对比异常区域的叶片大小，对于异常区域的情况更加深入的识别，快速查找植物可能出现虫害病变等情况，方便种植人员尽早采取措施，帮助植物健康生长。帮助植物健康生长。帮助植物健康生长。

A recognition method of plant growth state based on machine vision technology

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法


[0001]本专利技术涉及植物生长监测
，具体为一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法。

技术介绍

[0002]机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，在植物生长过程中也常使用机器视觉技术对植物生长情况进行识别监测；
[0003]但是目前植物生长状态的识别大多通过目测识别，识别的方向单一，会忽略植物背面的生长情况，对于没有经验的种植者来说，种植成功的概率较小，且不能及时察觉植物的生长异常情况，导致植物不能健康生长。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，可以有效解决上述
技术介绍
中提出目前植物生长状态的识别大多通过目测识别，识别的方向单一，会忽略植物背面的生长情况，对于没有经验的种植者来说，种植成功的概率较小，且不能及时察觉植物的生长本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，其特征在于：包括如下识别步骤：S1、在植物四周、顶部和底部均设置拍摄机器，分别拍摄一张植物照片，对植物状态进行初次识别分析，作为后续的对比基础；S2、对植物进行施肥浇水培育，定时拍摄植物照片，选择合适拍摄角度，对植物自身生长情况进行记录，并结合不同时期照片进行对比；S3、建立植物数字模型，查看整体生长情况，将叶片颜色进行识别对比，查找生长异常情况；S4、随着植物生长，识别植物新生器官，并添加其为识别对象，将四周拍摄图像分别对比；S5、根据拍摄的照片，对植物生长环境中的光照情况进行识别分析，并对比光照面和背光面植物生长情况；S6、在植物生长进入花果期后，将植物纵向分段，对不同段的植物生长情况进行识别对比；S7、根据植物生长变化情况，确定后续生长情况，切换识别对象。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，其特征在于，所述S1中，植物四周的拍摄机器与植物的中部位置对齐，在植物生长出茎和叶片时，开始第一次拍摄；在拍摄完成后，识别茎和叶片位置，确定植物外形。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，其特征在于，所述S2中，对不同时期照片中的新增茎和叶片数量进行识别并统计，根据不同角度拍摄的照片，为每个茎和叶片选择合适的拍摄角度；将拍摄到的茎进行编号，再对茎上的叶片进行等距选择，将每根茎和选出的叶片单独作为识别对象，在四个拍摄角度中，选择一个能完全拍出的角度作为后续识别的角度。4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，其特征在于，所述茎的编号由低到高为A1、A2、A3
…
茎A1上选出的叶片的编号为A1B1、A1B2、A1B3
…
茎A2上选出的叶片的编号为A2B1、A2B2、A2B3
…
茎A3上选出的叶片的编号为A3B1、A3B2、A3B3
…
。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法，其特征在于，所述S3中，以土壤表面为零高度点，在茎的开始端和末端标注与土壤表面的垂直高度...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨华，章俊，
申请(专利权)人：江苏友开软件技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：