一种寒地水稻叶龄判断方法、装置、计算机及存储介质制造方法及图纸

一种寒地水稻叶龄判断方法、装置、计算机及存储介质，涉及叶龄判断领域。解决了现有水稻叶龄识别采用叶脉偏向法，需要一定的人工测量，偏差较大的问题。所述方法包括：获取图片数据和专家经验数据；将获取的水稻图片数据进行预处理，获取水稻图像数据；利用水稻图像数据训练神经网络，获取图片识别神经网络；根据图片识别神经网络和专家经验神经网络构建叶龄识别模型；根据构建叶龄识别模型进行水稻叶龄判断。所述专家经验数据包括品种最大叶数、播种日期、插秧日期和积温。本发明专利技术实现水稻叶龄自动的识别，无需人工干预，保障了识别的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种寒地水稻叶龄判断方法、装置、计算机及存储介质


[0001]本专利技术涉及叶龄判断领域，尤其涉及一种寒地水稻叶龄判断方法。

技术介绍

[0002]叶龄诊断是中国东北水稻种植过程中一个较为常见的农业业务场景。传统的方式是技术人员进入水田人工操作，需要专业的知识和较大的工作量，通过拍照和传感器感应后智能识别叶龄可以作为一种有效的辅助手段并在未来有望替代人工田间地头现场识别的方式。
[0003]然而，高密度小样本数据为识别技术带来了巨大挑战：
[0004]首先，水稻图像获取困难。水稻长在水田里，对传感器或摄像头的铺设有影响；且北方寒地水稻一年一熟，错过一个长势周期就无法在本年度再次获取，需要即时的获取，小作坊式的种植无法承受铺设专用设备和相关专家技术人员的巨大成本。第二，一张图片中水稻样本非常多，找出具体要识别哪个水稻样本是一个巨大的挑战。第三，即使找到识别哪个水稻样本，通过图片也很难模拟人工调查的方式识别出具体叶龄。第四，不同地域的拍照效果不同，可能有的图片在田埂边，田埂占比较大，有的图片在水洼处，水较多，这些都影响识别效果。第五本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种寒地水稻叶龄判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取图片数据和专家经验数据；将获取的水稻图片数据进行预处理，获取水稻图像数据；利用水稻图像数据训练神经网络，获取图片识别神经网络；根据图片识别神经网络和专家经验神经网络构建叶龄识别模型；根据构建叶龄识别模型进行水稻叶龄判断。2.根据权利要求1所述的一种寒地水稻叶龄判断方法，其特征在于，所述专家经验数据包括品种最大叶数、播种日期、插秧日期和积温。3.根据权利要求1所述的一种寒地水稻叶龄判断方法，其特征在于，所述获取水稻图像数据通过优化算法裁剪为统一大小为3*224*224的图像。4.根据权利要求1所述的一种寒地水稻叶龄判断方法，其特征在于，所述图片数据由摄像仪获取。5.根据权利要求1所述的一种寒地水稻叶龄判断方法，其特征在于，所述叶龄识别模型为resnet+linear模型的组合。6.一种寒地水稻叶龄判断装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取单元，用于获取图片数据和专家经验数据；水稻图像数据获取单元，用于将获取的水稻图片数据进行预处理，获取水稻图像数...

【专利技术属性】
技术研发人员：范立财，陈立伟，蔡巍，马超群，刘凌灼，
申请(专利权)人：北大荒信息有限公司，
类型：发明
国别省市：