【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业监测，尤其涉及一种植物生长点检测方法。
技术介绍
1、在当前的农业技术背景中，精准农业的发展越来越依赖于先进的监测和自动化技术。特别是在作物生长监测和管理方面，传统方法依赖于人工观察，这种方法不仅效率低下，而且无法实现高精度和实时反馈。
2、随着图像处理和机器视觉技术的发展，现有技术中出现了基于深度学习的单目视觉系统进行作物生长监测的技术，这些系统通常依赖大量的图像数据来训练模型，以识别作物和评估其生长状况。然而，基于单目视觉系统进行作物检测的系统主要存在以下问题：
3、1、现有的单目视觉系统在农业应用中通常只依赖二维图像数据，无法有效获取作物的空间深度信息，这限制了它们在空间定位精度上的表现，尤其是在复杂的农业环境中，这种情况下，单一的视角往往无法提供足够的信息来支持精确的作物生长状态评估和生长点定位。
4、2、复杂环境下的识别问题：在多层次植被或背景与作物颜色相似的环境中，单目视觉系统难以准确区分作物与背景，这不仅影响了作物生长点的检测精度，也降低了作物健康监测和病虫害管理的效率
5、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种植物生长点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的植物生长点检测方法，其特征在于，在所述通过双相机系统获取目标场景的多维图像和深度数据之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的植物生长点检测方法，其特征在于，所述对所述目标场景的多维图像和深度数据进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的植物生长点检测方法，其特征在于，所述对目标场景的深度数据进行颜色编码转换，包括：
5.根据权利要求3所述的植物生长点检测方法，其特征在于，所述使用预先训练好的植物生长点检测模型对所述多维图像和深度数据进行...
【技术特征摘要】
1.一种植物生长点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的植物生长点检测方法，其特征在于，在所述通过双相机系统获取目标场景的多维图像和深度数据之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的植物生长点检测方法，其特征在于，所述对所述目标场景的多维图像和深度数据进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的植物生长点检测方法，其特征在于，所述对目标场景的深度数据进行颜色编码转换，包括：
5.根据权利要求3所述的植物生长点检测方法，其特征在于，所述使用预先训练好的植物生长点检测模型对所述多维图像和深度数据进行处理，识别出目...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨云飞，
申请(专利权)人：内蒙古八爪智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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