【技术实现步骤摘要】
农田状态信息的识别方法、装置、处理器及电子设备
[0001]本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种农田状态信息的识别方法、装置、处理器及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，卫星遥感技术已经成为农业领域中非常重要的技术手段之一。通过卫星遥感技术可以对农田的生长状态、土壤情况、作物分布情况进行分析，实现对农田生长状态、病虫害情况等的监测和识别。但是，由于农田的复杂性和遥感图像中的噪声干扰等因素的影响，对农田状态的监测和识别仍然存在一定的难度和误差。
[0003]传统的卫星遥感图像处理方法主要包括基于像素的图像处理和基于对象的图像处理两种。基于像素的图像处理方法主要是对遥感图像进行增强、分类、分割等处理，以获取农田相关信息。基于对象的图像处理方法则是通过目标检测、识别等方法对农田相关对象进行识别和分类。
[0004]但是将上述两种处理方法应用于识别农田的农田状态信息时，处理的准确度和实时性都有一定的局限性，尤其是在面对复杂农田环境和动态变化时效果较差。其中，基于像素的图像处理方法难以准确提取农田信息，而基于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种农田状态信息的识别方法，其特征在于，包括：通过卫星遥感技术获取目标农田的视频数据，并对所述视频数据进行处理，得到第一图像集合；对所述第一图像集合中的每张图像进行影像配准，得到第二图像集合；采用ORB
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SLAM算法对所述第二图像集合中的每张图像进行处理，得到所述目标农田对应的三维模型；依据所述三维模型和所述第二图像集合中图像确定所述目标农田的农田状态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第一图像集合中的每张图像进行影像配准，得到第二图像集合之前，所述方法还包括：对所述第一图像集合中的每张图像进行去噪处理，得到第三图像集合；对所述第三图像集合中的每张图像进行几何校正处理，得到第四图像集合；对所述第一图像集合中的每张图像进行影像配准，得到第二图像集合包括：对所述第四图像集合中的每张图像进行影像配准，得到所述第二图像集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用ORB
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SLAM算法对所述第二图像集合中的每张图像进行处理，得到所述目标农田对应的三维模型包括：通过ORB算法从所述第二图像集合中的每张图像中提取关键点，得到特征点；对所述第二图像集合中每张图像的所述特征点进行匹配，得到三维点云信息；依据SLAM算法和所述三维点云信息构建所述目标农田的地图模型，得到所述三维模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述三维模型和所述第二图像集合中图像确定所述目标农田的农田状态信息包括：在所述第二图像集合中，确定预设时间段内所述目标农田对应的目标图像；确定所述预设时间段内所述目标农田对应的目标三维模型；依据所述目标图像和所述目标三维模型，确定所述目标农田的农田状态信息。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在通过ORB算法从所述第二图像集合中的每张图像中提取关键点，得到特征点之后，所述方法还包括：通过ORB算法从所述第二图像集合中的每张图像中提取所述特征点的特征信息，得到特征描述符；采用卷积神经网络对所述特征描述符进行分类和识别，获取所述目标农田的农作物生长信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第一图像集合中的每张图像进行影像配准，得到第二图像集合之后，所述方法还包括：对所述第二图像集合中的每张图像进行像...
【专利技术属性】
技术研发人员：于淼，祝放，何辉，杨智康，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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