一种农作物生长状况的监测方法技术

本发明专利技术涉及农作物监测领域，具体为一种农作物生长状况的监测方法；通过快速识别获取出现卷叶的单叶片图像，随后对单叶片图像进行旋转以获得旋转图像，之后再根据叶片的卷曲方向对旋转图像进行分类，对于叶片下卷的图像直接提取最大正常区域并计算其面积和曲率半径，而对于叶片发生上卷的叶片，则通过卷曲曲线来预测其初始卷曲线的位置，随后计算其最大面积和曲率半径，从而在叶片部分位置被卷曲区域遮挡的情况下，也实现了对叶片卷曲方向和卷曲程度的有效识别，最后通过统一的方式计算出叶片的卷曲度，为种植户种植措施的改变提供参考；解决了现有技术中由于叶片部分位置被卷曲后的叶片遮挡，导致难以准确判断叶片卷曲程度的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农作物监测领域，具体为一种农作物生长状况的监测方法。

技术介绍

1、在种植山葵等生长条件较为严格且价格相对高昂的农作物时，需要保持对该类珍贵农作物的良好监测以保证其成活率，从而获取更好的经济效益，而叶片作为农作物光合作用的重要器官，可以直接反映农作物生长过程的多种生长状况，因此通过监测农作物叶片的卷曲状态来判断农作物的生长状况是否正常显得十分重要。

2、目前检测农作物叶片卷曲状态的方法主要是通过人工和图像识别的方法，人工的方法比较浪费人力，图像识别的方法一般通过bp神经网络等算法实现对图像中叶片卷曲部位的提取，从而用来判断叶片的卷曲程度，但是这种方法在使用时难以对被卷曲叶片遮挡部位的准确识别，从而也难以准确判断叶片的卷曲状态。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种农作物生长状况的监测方法，解决了现有技术中由于叶片部分位置被卷曲后的叶片遮挡，导致难以准确判断叶片卷曲程度的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：>

3、一种农作本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种农作物生长状况的监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在步骤S3中，具体包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在步骤S4中，具体包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，在步骤S41中，具体包括如下步骤：

5.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，在步骤S46中，具体包括如下步骤：

6.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，在步骤S47中，具体包括如下步骤：

7.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在步骤S5中，具...

【技术特征摘要】

1.一种农作物生长状况的监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在步骤s3中，具体包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在步骤s4中，具体包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，在步骤s41中，具体包括如下步骤：

5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：马睿，于会涛，马楠楠，张桂贤，于会彬，
申请(专利权)人：海南海柠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：