作物生育期的识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种作物生育期的识别方法、装置、设备及介质，涉及图像识别领域，该方法包括：输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型，获取待识别作物图像；输入待识别作物图像至生育期识别模型，获取作物生育期；生育期识别模型是根据作物在每一生育期所对应的样本图像集，以及每一样本图像集所对应的作物特征标签训练得到的；原始作物图像的分辨率小于待识别作物图像的分辨率。本发明专利技术针对温室种植中仅能针对局部视野特征识别，无法覆盖全棚群体性特征的技术问题，采用机器视觉技术提取图像特征，结合作物生长特性识别作物生育期，从而在降低图像采集成本的同时，提高了待识别图像的图像质量，并提高了生育期识别的准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
作物生育期的识别方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像识别领域，尤其涉及一种作物生育期的识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前在对作物生育期的识别中，通常采用近红外传感器或多光谱图像传感器作为成像手段，且普遍仅针对局部视野特征识别，尤其对于温室作物的生育期识别中，在难以落地应用的同时也无法覆盖全棚群体性特征。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种作物生育期的识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术普遍仅针对局部视野特征识别，无法覆盖全棚群体性特征的技术问题，提供了一种融合图像和气象数据的生育期识别的技术方案。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种作物生育期的识别方法，包括：输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型，获取所述图像增强模型输出的待识别作物图像；输入所述待识别作物图像至生育期识别模型，获取所述生育期识别模型输出的作物生育期；所述生育期识别模型是根据作物在每一生育期所对应的样本图像集，以及每一样本图像集所对应的作物特征标签训练得到的；所述原始作物图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作物生育期的识别方法，其特征在于，包括：输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型，获取所述图像增强模型输出的待识别作物图像；输入所述待识别作物图像至生育期识别模型，获取所述生育期识别模型输出的作物生育期；所述生育期识别模型是根据作物在每一生育期所对应的样本图像集，以及每一样本图像集所对应的作物特征标签训练得到的；所述原始作物图像的分辨率小于所述待识别作物图像的分辨率。2.根据权利要求1所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，在输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型之前，还包括：获取目标温室对应的温室图像；提取所述温室图像中的地块区域，获取地块作物图像；对所述地块作物图像进行高斯噪声、旋转以及改变对比度的数据增强处理，获取目标温室区域所对应的原始作物图像。3.根据权利要求1所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，所述输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型，获取所述图像增强模型输出的待识别作物图像，包括：输入所述原始作物图像至图像增强模型的特征提取模块，获取所述特征提取模块输出的第一输出结果；输入所述第一输出结果至图像增强模型的注意力学习模块，获取所述注意力学习模块输出的第二输出结果；输入所述第一输出结果以及所述第二输出结果至图像增强模型的特征融合模块，获取所述特征融合模块输出的第三输出结果；输入所述第三输出结果至图像增强模型的图像重建模块，获取所述图像重建模块输出的待识别作物图像。4.根据权利要求1所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，所述输入所述待识别作物图像至生育期识别模型，获取所述生育期识别模型输出的作物生育期，包括：输入所述待识别作物图像至所述生育期识别模型的特征检测模块，获取所述特征检测模块输出的果实特征识别结果；在所述果实特征识别结果为不具有果实的情况下，输入所述待识别作物图像至作物分割模块，获取所述作物分割模块输出的待识别作物图像的作物覆盖度，根据所述作物覆盖度以及预设覆盖度确定作物生育前期，所述作物生育前期包括苗期以及开花期；在所述果实特征识别结果为具有果实的情况下，提取所述待识别作物图像所对应果实的颜色以及果实大小，根据所述果实的颜色以及果实大小确定作物生育后期，所述作物生育后期包括结果期以及成熟期。5.根据权利要求4所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，所述根据所述作物覆盖度以及预设覆盖度确定作物...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕芯悦，张钟莉莉，郑文刚，张馨，闫华，郭瑞，
申请(专利权)人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心，
类型：发明
国别省市：