【技术实现步骤摘要】
本申请涉及农业生产领域，尤其涉及一种香蕉植株生长周期检测方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、人工智能在农业中广泛应用，推动了机械化和智能农业技术的发展。智能农业机器人自动化了繁琐的农场任务，减轻了农民的劳动负担。研究这些机器人的重点在于它们获取、分析和感知操作信息的能力。在各种数据源中，视觉信息因其丰富的感知数据和全面的信息收集优势，成为农业机器人最重要的信息来源。
2、在香蕉种植智能化管理中，香蕉生长期叶片数量或面积直接反映了香蕉植株的生长状态和健康程度，因此，叶片检测是一个重要的环节，可用于香蕉叶片计数、叶片面积统计、香蕉叶片病害检测等方面，目前，由于种植的香蕉环境下香蕉叶片存在一定的遮挡，并且容易被不同大小的叶片以及类似香蕉叶片的植物干扰，其香蕉叶片的检测精度不高，导致农业机器人无法对香蕉植株进行准确判断香蕉植株的生长周期。
3、综上所述，适应现有技术中由于种植的香蕉环境下香蕉叶片存在一定的遮挡，并且容易被不同大小的叶片以及类似香蕉叶片的植物干扰，其香蕉叶片的检测精度不高，导致农...
【技术保护点】
1.一种香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，将所述待检测香蕉植株图像输入至已训练至收敛状态的第二香蕉叶片识别模型中，对所述待检测香蕉植株图像进行掩码分割，以确定所述述待检测香蕉植株图像中各个香蕉叶片相对应的掩码图像数据的步骤,包括：
3.根据权利要求1所述的香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，将所述待检测香蕉植株图像输入至已训练至收敛状态的第二香蕉叶片识别模型中，对所述待检测香蕉植株图像进行掩码分割，以确定所述述待检测香蕉植株图像中各个香蕉叶片相对应的掩码图像数据的步骤,
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【技术特征摘要】
1.一种香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，将所述待检测香蕉植株图像输入至已训练至收敛状态的第二香蕉叶片识别模型中，对所述待检测香蕉植株图像进行掩码分割，以确定所述述待检测香蕉植株图像中各个香蕉叶片相对应的掩码图像数据的步骤,包括：
3.根据权利要求1所述的香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，将所述待检测香蕉植株图像输入至已训练至收敛状态的第二香蕉叶片识别模型中，对所述待检测香蕉植株图像进行掩码分割，以确定所述述待检测香蕉植株图像中各个香蕉叶片相对应的掩码图像数据的步骤,包括：
4.根据权利要求3所述的香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，将所述待检测香蕉植株图像输入至已训练至收敛状态的第二香蕉叶片识别模型中，对所述待检测香蕉植株图像进行掩码分割，以确定所述述待检测香蕉植株图像中各个香蕉叶片相对应的掩码图像数据的步骤,包括：
5.根据权利要求1任意一项所述的香蕉植株生长周期检测方法，其特征在于，在所述掩码图像数据中计算确定所述各个香蕉叶片相...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐兴，罗子豪，余家祥，李健颖，吴广，陈尚存，刘国杰，梁华子墨，彭世烨，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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