【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的农作物植株高遥测方法及系统
[0001]本专利技术属于农作物高度测量
,更具体地,涉及一种基于机器视觉的农作物株高遥测方法及系统
。
技术介绍
[0002]及时掌握作物性状对科学指导农业生产及研究具有重要意义
。
株高是动态衡量作物健康和整体生长状况的关键指标,广泛用于估测作物的生物学产量和最终籽粒产量,而传统的人工测量方式存在规模小
、
效率低以及耗时长等问题
。
[0003]因此,如何解决各大高校农学院及育种研究机构在测量作物性状时由人力不足导致的测量规模小
、
效率低以及耗时长等问题,实现全自动测量以节约人工成本,成为了本专利技术的出发点
。
[0004]基于上述原因,本专利技术提出了一种借助深度相机获取植物根部与顶部深度信息,借助小型履带车在田间泥泞地形下自由穿梭,从而自主测量农作物高度的农作物株高遥测系统,以帮助各大高校农学院及育种研究机构在测量农作物株高时,提高测量效率,降低测量误差
。
[0005]同时,自动化测量设备在运行过程中,也有概率会遭遇杆架歪斜,突发停电等意外情况,对此,应做好相应的处理措施,保证测量的进度和数据储存
。
[0006]随着机器学习
、
计算机视觉技术的不断发展,目前在农作物高度测量领域,已有利用通过搭建在三脚架上的普通相机拍摄标准刻度尺和植株来获取植株高度的植株高度测量设备,这些设备在一定程度上弥补了传统的人工测量方式存
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于机器视觉的农作物植株高遥测方法,其特征在于,包括:
S1、
通过深度相机获得农作物植株深度图像;
S2、
以棋盘格为参照物,计算像素坐标长度与实际长度的转换比例;转换比例
K
的计算公式如下:式中,
L
real
为棋盘格的实际长度,
L
virtual
为棋盘格像素坐标长度,
K
是转换比例;
S3、
计算得到农作物植株高的实际长度,实际长度=深度图像的像素坐标长度
×
转化比例
K。2.
根据权利要求1所述的基于机器视觉的农作物植株高遥测方法,其特征在于,在相机杆和植株均垂直于水平面的情况下,两深度相机间隔距离为
d
,在植株顶端和底端分别取
A(x
t
,
y
t
,
z
t
)、B(x
b
,
y
b
,
z
b
)
两点,则植株高度
H
:
H
=
d+K1(R/2
‑
y
t
)+K2(y
b
‑
R/2)
;其中
K1、K2分别为顶端相机和底端相机的转换比例,
R
是相机纵向分辨率
。3.
根据权利要求1所述的基于机器视觉的农作物植株高遥测方法,其特征在于,在相机杆前后倾斜情况下,两深度相机间隔距离为
d
,在植株顶端和底端分别取
A(x
t
,
y
t
,
z
t
)、B(x
b
,
y
b
,
z
b
)
两点,将植株投影到与相机杆平行的平面上,投影后的植株高度
h
:
h
=
d+K1(R/2
‑
y
t
)+K2(y
b
‑
R/2)
;植株高度
H
:其中
Δ
z
为植株实际根部或顶部到投影线的垂线长;
K1、K2分别为两个深度相机的转换比...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙大洋,叶昕禹,田瑞琦,范高乐,张磊,郝琦,李志军,
申请(专利权)人:吉林大学,
类型:发明
国别省市:
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