【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像增强、图像识别，具体涉及基于图像质量增强的大尺度山林航拍目标识别定位方法。
技术介绍
1、精确掌握大尺度目标山林范围内主要植被类型数量和分布对生物多样性和生态环境保护等具有重要意义，然而以往的山林植物资源调查主要通过在典型区域或样地抽样统计的方式预测出大尺度目标区域内的植物数量和分布，并未实现主要植被类型的全量普查统计。
2、随着无人机和人工智能技术的快速发展，已有较多研究基于无人机航拍图像进行特定目标类型对象的检测识别，这也为大尺度目标山林区域内的主要植被类型的识别定位及全量普查带来了新的思路。
3、山林中的典型树种如杉木、松树、竹子等在外观上和其它树木、物体有一定的差异性，适合采用深度学习技术在无人机采集的航拍山林图像上进行目标识别定位。现有的方案主要有两种类型：
4、(1)在多旋翼无人机采集的高质量航拍图片中进行山林目标识别定位。利用多旋翼无人机搭载的图像传感设备以俯视视角精细化采集高质量山林航拍原片，并将其拼接成山林正射影像。利用深度学习物体检测模型在高质量图像上进行目标识别
【技术保护点】
1.基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于：所述步骤1中，获取的大尺度和高质量的航拍正射图像，其中仅采集若干小地块的高质量航拍图像，并根据位置信息，从大尺度的航拍图像中切分出与小地块高质量航拍图像对应的低质量小图，以构建高质量-低质量山林图像数据集对。
3.根据权利要求2所述的基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于：所述步骤3中，获取低质量的大尺度山林航拍正射图像，并切分成与所述小地块的高质量图像范围相同的低质量小...
【技术特征摘要】
1.基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于：所述步骤1中，获取的大尺度和高质量的航拍正射图像，其中仅采集若干小地块的高质量航拍图像，并根据位置信息，从大尺度的航拍图像中切分出与小地块高质量航拍图像对应的低质量小图，以构建高质量-低质量山林图像数据集对。
3.根据权利要求2所述的基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于：所述步骤3中，获取低质量的大尺度山林航拍正射图像，并切分成与所述小地块的高质量图像范围相同的低质量小图，每张小图保留其在原正射图像中的位置信息；将所有切分出的低质量小图输入训练好的图像质量增强网络模型进行图像质量增强优化，得到对应数量和位置关系的高质量图像。
4.根据权利要求3所述的基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定位方法，其特征在于：所述步骤6中，将大尺度航拍正射图像切分后的低质量小图经步骤3进行质量增强后，输入训练好的目标检测网络进行目标识别，然后通过其对应的原低质量小图保留的位置信息，进行目标的经纬度定位。
5.根据权利要求2至4任一项所述的基于图像质量增强的大尺度航拍目标识别定...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶振，叶诚，陶燎亮，叶亚宁，宋俊锋，吴子健，王国相，应旺君，朱珊，马毅，雷懂，胡丹妮，
申请(专利权)人：丽水学院，
类型：发明
国别省市：
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