【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及杂株识别，具体涉及一种用于杂株识别和定位的系统、方法和装置。
技术介绍
1、种业是国家战略性、基础性核心产业，种业安全是粮食安全的重要前提。种业科技已逐步进入“生物技术+人工智能+大数据信息技术”的智慧育、制种时代。传统的育种工作中，杂株的识别和除杂是一项困难且耗时的任务。由于杂株数量庞大、株形各异、分布随机、人工进行识别往往效率低下且容易出错。而借助人工智能技术，尤其是机器视觉、深度学习、数据融合以及以此技术为基础的智能装备在大田场景的应用，使得杂株识别和智能除杂成为了可能。
2、杂株的存在会对作物的产量和品质造成负面影响。传统的杂株识别和除杂方法往往耗时且效果有限，因此需要开发一种智能化的解决方案；现有技术中，cn116704351a公开一种应用于制种田的大豆纯度鉴定方法，使用无人机代替人工调查，能够保证大豆鉴纯度的精度，全面调查制种田地块的情况也能够保证数据实时性，更好的解决传统人工大豆鉴纯无法保证的问题；cn117342004a公开田间作物植株定位系统，通过无人机本体搭载采像系统对田块进行航拍，并标记植...
【技术保护点】
1.一种用于杂株识别和定位的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于杂株识别和定位的方法，其特征在于：杂株识别模型的构建，基于待识别区域的具体情况，选择与之对应的杂株图片库，按照株型、穗颜色、株高差、叶形的标记杂株的特征信息构建杂株识别模型，杂株识别模型在对待识别区域进行实时搜寻过程中识别疑似目标，若智能终端在实时搜寻时，所搜寻的图像中出现与杂株识别模型相同或相似时，则为疑似目标。
3.如权利要求2所述的用于杂株识别和定位的方法，其特征在于：杂株识别模型的构建，对图像进行背景去噪、数据增强和图片采集的预处理，之后按照特征信息得到训练
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【技术特征摘要】
1.一种用于杂株识别和定位的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于杂株识别和定位的方法，其特征在于：杂株识别模型的构建，基于待识别区域的具体情况，选择与之对应的杂株图片库，按照株型、穗颜色、株高差、叶形的标记杂株的特征信息构建杂株识别模型，杂株识别模型在对待识别区域进行实时搜寻过程中识别疑似目标，若智能终端在实时搜寻时，所搜寻的图像中出现与杂株识别模型相同或相似时，则为疑似目标。
3.如权利要求2所述的用于杂株识别和定位的方法，其特征在于：杂株识别模型的构建，对图像进行背景去噪、数据增强和图片采集的预处理，之后按照特征信息得到训练样本；
4.如权利要求1所述的用于杂株识别和定位的方法，其特征在于：识别出疑似目标时，速度补偿机制的目的是精确获取目标图像，包括无人机悬停拍摄和拍摄机构的反向撤回补偿；
5.如权利要求4所述的用于杂株识别和定位的方法，其特征在于：所述多维度补偿机构包括多级调节机构，多级调节机构将智能终端挂载于无人机上，多级调节机构包括相连的水平调节部和竖直调节部，竖直调节部与无人机连接，水平调节部与智能终端连接，智能终端前端连接拍摄机构，所述拍摄机构...
【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳裕元，江平，李旭毅，朱从桦，张名辉，
申请(专利权)人：四川省农业科学院作物研究所四川省种质资源中心，
类型：发明
国别省市：
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