【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及作物表型获取，具体为一种果树冠层信息复式识别装置与识别方法。
技术介绍
1、传统的果树冠层识别主要通过人工鉴别的方式。由于人工识别的方法效率低、工作量大、不具有推广性，导致对果树冠层的识别能力不强和识别范围有限的问题。随着图像处理技术的发展，特别是机器视觉技术的应用，这类问题将逐步得到缓解。利用智能识别技术对果树冠层进行检测、识别、分类，为后续化学防治工作提供了理论基础。此外，通过前期检测提取到的图像进行诊断分类，这样既能为果树冠层的识别提供方向和数据基础，又能合理施肥施药，最大限度减少对生态环境的破坏，关键也能提高农民的农作物产量和产品质量并节省大量的劳动力。
2、现有技术中的，公开号为cn111738165a公开了一种从高分辨率无人机可见光遥感影像中提取单株植物冠层的方法，具体包括以下步骤：一、对获取的无人机遥感数据进行预处理，裁剪、清洗、标注数据集；二、利用深度卷积神经网络u-net得到冠层初步分割结果，使用标注好的数据集对u-net模型进行训练，用训练好的u-net模型对图像进行分割，得到概率灰度图；三、基于标记控制分水岭算法对概率灰度图进行优化，得到最终单株植物冠层分割结果，此方法可以对植物冠层进行识别和提取，但此方法在自然环境下采集到的植物冠层图像受到光照、背景(地膜、地面、天空)、杂草干扰等因素的影响，对果树冠层特征识别和提取造成了一定的困难。因此使用传统的图像采集方式对识别和提取特征都会造成一定的影响，使得识别提取信息的准确性、有效性降低。
3、在所述
技术介绍
部分公开的上述信
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种果树冠层信息复式识别装置与识别方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种果树冠层信息复式识别装置，具体包括：
4、样本数据采集模块，用于对双目摄像机和红外相机参数进行标定，并获取相机参数，所述相机参数包括焦距、主点位置坐标及镜头畸变系数，使用无人机携带标定后的双目摄像机和红外相机围绕各生长阶段且已知冠层信息的不同果树冠层进行图像采集，通过复式采集的方式得到多组果树冠层原彩图像和红外图像，其中所述冠层信息包括冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度；
5、图像预处理模块，用于对果树冠层原彩图像和红外图像进行预处理，所述预处理包括畸变校正和降噪增强，得到果树冠层原彩检测图像和红外检测图像；
6、预测模型训练模块，用于建立原彩图像检测模型和红外图像检测模型，将果树冠层原彩检测图像和红外检测图像作为样本图像，分别输入原彩图像检测模型和红外图像检测模型中，并以已知的冠层信息包括冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度作为标签对两个模型分别进行训练；
7、冠层信息预测模块，用于通过无人机携带标定后的双目摄像机和红外相机采集待检测果树冠层的冠层原彩图像和红外图像，经过预处理后，分别输入完成训练的原彩图像检测模型和红外图像检测模型中，得到两组果树冠层的预测信息数据；
8、相似度分析模块，用于基于得到两组果树冠层的预测信息数据，生成两组果树冠层特征向量，计算两组特征向量之间的欧几里得距离和余弦相似度，根据欧几里得距离和余弦相似度通过加权平均的方法计算得到两组果树冠层特征向量的相似性数值；
9、精确信息输出模块，用于设置相似性阈值，将两组特征向量的相似性数值与预先设置的相似性阈值相较，根据不同对比结果，判断预测的果树冠层信息是否准确，若相似性数值大于或等于相似性阈值，则输出两组果树冠层特征向量内对应数据的均值，作为果树冠层精确信息，所述复式采集的方式为不同角度采集同一目标果树的冠层原彩图像和红外图像。
10、进一步地，标定后的双目摄像机和红外相机在无人机上安装方式为：双目摄像机和红外相机采用角度和高度固定的安装方式，同时双目摄像机和红外相机安装角度和高度均不相同，安装完成后，围绕各生长阶段且已知冠层信息的不同果树冠层进行图像采集，其中图像采集采取复式采集的方式，确保对同一果树冠层进行多角度的监测。
11、进一步地，对果树冠层原彩图像和红外图像进行预处理，其中所述畸变校正包括径向畸变校正和切向畸变校正，径向畸变校正和切向畸变校正所依据的具体逻辑为：建立三个径向畸变系数，标定为、和，得到无切向畸变下的理想图像坐标所依据的公式为：
12、；
13、建立两个切向畸变系数，标定为和，无径向畸变的模型表达式为：
14、；
15、将两种畸变进行叠加组合，同时消除两者带来的影响，叠加后的参数表达式为：
16、；
17、式中，、和为三个不同的径向畸变系数，和为两个不同的切向畸变系数，表示理想光心系统下无畸变的图像坐标，是拍摄图像中某一像素点的图像坐标，是校正点到成像中心的距离，其中图像坐标系以光心为图像中心，原点为相机光轴与成像平面的交点，以向右为轴正方向，向下为轴正方向建立。
18、进一步地，对果树冠层原彩图像和红外图像进行降噪增强处理的方法为：采用小波变换的去噪方法对畸变校正后的图像进行去噪处理，小波变换去噪方法具体步骤包括：将畸变校正后的图像通过小波变换进行分解，得到图像在不同尺度和方向上的小波系数；对小波系数进行阈值处理，将低振幅的小波系数设置为零，而保留高振幅的小波系数；对经过阈值处理后的小波系数进行逆变换，将处理后的系数重构成图像，完成图像去噪处理；
19、采用双边滤波对果树冠层图像进行了细节增强，具体滤波变换所依据的公式为：
20、；
21、式中，为图像坐标系内的坐标向量，为坐标向量处的灰度值，为灰度值经过双边滤波变换后的灰度值，都是高斯函数，其中所依据的公式为：
22、；
23、；
24、式中，为图像坐标系内的坐标向量，为坐标向量处的灰度值，和分别为的标准差。
25、进一步地，基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型，建立原彩图像检测模型和红外图像检测模型，完成训练的原彩图像检测模型和红外图像检测模型输入分别为果树冠层原彩检测图像和红外检测图像，输出均为冠层信息，包括冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度。
26、进一步地，基于得到两组果树冠层的预测信息数据，生成两组果树冠层特征向量分别为和，其中为基于原彩图像检测模型输出的预测信息数据生成的果树冠层原彩特征向量，为基于红外图像检测模型输出的预测信息数据生成的果树冠层红外特征向量，为原彩图像预测特征数据，分别表示待检测果树冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度的原彩图像预测值，为红外图像预测特征数据，分别表示待检测果树冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度的红外图像预测值。
27、进一步地，计算两组特征向量之间的欧几里得距离和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：标定后的双目摄像机和红外相机在无人机上安装方式为：双目摄像机和红外相机采用角度和高度固定的安装方式，同时双目摄像机和红外相机安装角度和高度均不相同，安装完成后，围绕各生长阶段且已知冠层信息的不同果树冠层进行图像采集，其中图像采集采取复式采集的方式，确保对同一果树冠层进行多角度的监测，所述复式采集的方式为不同角度采集同一目标果树的冠层原彩图像和红外图像。
3.根据权利要求2所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：对果树冠层原彩图像和红外图像进行预处理，其中所述畸变校正包括径向畸变校正和切向畸变校正，径向畸变校正和切向畸变校正所依据的具体逻辑为：建立三个径向畸变系数，标定为、和，得到无切向畸变下的理想图像坐标所依据的公式为：
4.根据权利要求3所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：对果树冠层原彩图像和红外图像进行降噪增强处理的方法为：采用小波变换的去噪方法对畸变校正后的图像进行去噪处理，小波变换去噪方法具体步
5.根据权利要求4所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型，建立原彩图像检测模型和红外图像检测模型，完成训练的原彩图像检测模型和红外图像检测模型输入分别为果树冠层原彩检测图像和红外检测图像，输出均为冠层信息，包括冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度。
6.根据权利要求1所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：基于得到两组果树冠层的预测信息数据，生成两组果树冠层特征向量分别为和，其中为基于原彩图像检测模型输出的预测信息数据生成的果树冠层原彩特征向量，为基于红外图像检测模型输出的预测信息数据生成的果树冠层红外特征向量，为原彩图像预测特征数据，分别表示待检测果树冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度的原彩图像预测值，为红外图像预测特征数据，分别表示待检测果树冠层边缘轮廓周长、冠层表面积、冠层体积和冠层密度的红外图像预测值。
7.根据权利要求6所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：计算两组特征向量之间的欧几里得距离和余弦相似度所依据的公式分别为：
8.一种果树冠层信息复式识别方法，其特征在于：所述一种果树冠层信息复式识别方法用于控制权利要求1—7任一项所述的果树冠层信息复式识别装置，具体步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：标定后的双目摄像机和红外相机在无人机上安装方式为：双目摄像机和红外相机采用角度和高度固定的安装方式，同时双目摄像机和红外相机安装角度和高度均不相同，安装完成后，围绕各生长阶段且已知冠层信息的不同果树冠层进行图像采集，其中图像采集采取复式采集的方式，确保对同一果树冠层进行多角度的监测，所述复式采集的方式为不同角度采集同一目标果树的冠层原彩图像和红外图像。
3.根据权利要求2所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：对果树冠层原彩图像和红外图像进行预处理，其中所述畸变校正包括径向畸变校正和切向畸变校正，径向畸变校正和切向畸变校正所依据的具体逻辑为：建立三个径向畸变系数，标定为、和，得到无切向畸变下的理想图像坐标所依据的公式为：
4.根据权利要求3所述的一种果树冠层信息复式识别装置，其特征在于：对果树冠层原彩图像和红外图像进行降噪增强处理的方法为：采用小波变换的去噪方法对畸变校正后的图像进行去噪处理，小波变换去噪方法具体步骤包括：将畸变校正后的图像通过小波变换进行分解，得到图像在不同尺度和方向上的小波系数；对小波系数进行阈值处理，将低振幅的小波系数设置为零，而保留高振幅的小波系数；对经过阈值处理后的小波系数进行逆...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈德战，张园，赵振华，
申请(专利权)人：中国热带农业科学院农业机械研究所，
类型：发明
国别省市：
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