[发明专利]一种基于深度学习的小麦倒伏损失评估方法和装置有效
| 申请号： | 202210657361.8 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN115049926B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 杨宝华;李云龙;朱月 | 申请（专利权）人： | 安徽农业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230036 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的小麦倒伏损失评估方法和装置，涉及图像处理的技术领域，并包括：1获取小麦地块的图像信息，并对图像信息进行预处理，得到研究区域图像和标签数据；2将小麦的研究区域图像与倒伏颜色指数图像和数字表面模型图像进行通道合成，得到小麦多通道融合图像；3构建深度学习小麦倒伏识别模型，包括编码器和解码器，其中编码器包括特征提取网络、卷积块注意力模块和卷积层；4将小麦倒伏图像数据输入小麦倒伏识别模型中，得到倒伏区域的预测结果并计算倒伏区域面积；5利用分类模型评估倒伏损失等级评估。本发明能够准确提取小麦倒伏区域，同时评估倒伏损失等级，解决了现有小麦倒伏损失评估方法准确率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 小麦 倒伏 损失 评估 方法 装置 | ||
【主权项】：
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