[发明专利]一种特征融合的高密度稻田无人机图像稻穗计数方法

摘要

本发明公布了一种在高密度田间水稻场景下，面向无人机RGB图像的水稻稻穗计数方法RFCNN。首先，水稻灌浆期稻穗与叶片颜色差异明显、稻穗受遮挡影响较小，因此使用无人机于5m高空自动巡航获取灌浆期水稻图像，确定输入图像的尺寸并切割图像，对切割后的图像，使用点标注方式标注图像中的稻穗，构建无人机稻穗计数数据集；接着针对标注的稻穗坐标使用协方差形式的高斯核函数，生成适用稻穗目标的真实密度图作为计数网络的回归目标；其次，统计稻穗尺寸，分析感受野，设计特征学习网络，使用多尺度卷积生成包含多个尺度信息的特征层，通过特征金字塔融合不同层的特征图，再通道注意力融合不同网络分支的特征层，生成高质量特征图；最后通过1x1的卷积核，将最终输出的特征图降维成单通道的预测密度图。使用RFCNN网络针对无人机水稻图像数据集训练模型，使用稻穗计数模型，对测试图片生成预测密度图，逐像素统计预测密度图的值，求和得到最终计数结果。