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- [发明专利]一种基于无人机图像的小麦估产方法与装置-CN202310719548.0在审
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杨宝华;支洪波;高志伟
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安徽农业大学
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2023-06-16
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2023-09-12
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G06V20/17
- 本发明公开了一种基于无人机图像的小麦估产方法与装置,包括:1、利用无人机采集麦穗灌浆及成熟期的RGB俯视图像,并对麦穗图像进行预处理及数据标注,构建数据集;2、利用Transformer捕获全局麦穗特征,卷积神经网络提取局部麦穗特征,克罗内克卷积聚合多尺度麦穗特征,构建了WECTrans模型;3、模型训练完成后加载最优权重得到小麦麦穗密度估计WECTrans模型;4、利用WECTrans模型预测无人机图像中麦穗数量、图像所对应实际田间面积预测公顷穗数,再结合小麦穗粒数、千粒重对小麦产量进行预估。本发明能实现对田间复杂背景下相互遮挡的麦穗快速准确地自动计数,从而能为后续的小麦产量预估提供参考。
- 一种基于无人机图像小麦估产方法装置
- [发明专利]一种冬小麦穗分化期识别方法及装置-CN201710515269.7有效
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刘峻明;潘佩珠;刘丽娜;黄健熙;王鹏新
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中国农业大学
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2017-06-29
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2019-11-26
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G06K9/00
- 本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置,发明方法包括:根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数,获取小麦生长模拟模型的模型参数,获得本地化小麦生长模拟模型;根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据,获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列,根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像,获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列;利用数据同化方法,将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化,获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列;根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型,获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。
- 一种冬小麦分化识别方法装置
- [发明专利]一种基于图像的小麦旗叶无损自动检测及测量方法-CN201710925955.1在审
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李琼砚;田野;路敦民
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北京林业大学
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2017-10-05
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2018-04-06
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G06T7/00
- 本发明公开了一种基于图像的小麦旗叶无损自动检测方法。属于植物表型测量领域。以工业摄像机作为图像采集设备,采集小麦抽穗期的生长图像,通过数字图像处理技术,设计出一种小麦旗叶自动无损检测方法。该方法具体包括利用相机获取小麦抽穗期RGB彩色图像;将采集的图像进行图像分割,将小麦与背景分割,从而将小麦提取出来;采用具有10个神经元模式识别神经网络和Law纹理特征对小麦图像中的麦穗进行识别,将麦穗和麦叶分类;最后采用从麦穗位置自上而下搜索到第一片叶子为旗叶,最终实现旗叶的自动检测,根据标定参数计算旗叶的实际面积。本方法是国内外首次实现小麦旗叶的自动检测及测量。本方法适用于小麦和水稻的旗叶自动监测,为小麦和水稻的表型自动测量奠定基础。
- 一种基于图像小麦无损自动检测测量方法
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