[发明专利] 基于计算机视觉和深度学习技术的小麦单产观测方法 – CN114066022A 全文链接一   全文链接二

 
基本信息
申请号
 CN202111263412.0
申请日
 20211026
公开（公告）号
 CN114066022A
公开（公告）日
 20220218
申请（专利权）人
 中国科学院空天信息创新研究院
申请人地址
100190 北京市海淀区北四环西路19号
发明人
 吴炳方;吴方明;曾红伟;张淼 专利类型 发明专利
摘要
 本发明公开一种基于计算机视觉和深度学习技术的小麦单产观测方法，包括：采集小麦穗图像和坐标位置数据采集；并计算出相机参数，对图像进行畸变矫正与裁剪；利用深度学习目标识别模型对小麦穗图像进行小麦穗识别；利用训练好的深度学习目标识别模型1对小麦穗图像进行小麦穗识别并裁剪出小麦穗；利用训练好的深度神经网络目标识别模型2对小麦穗图像进行小麦颗粒识别；用矫正后的小麦穗图像和识别的小麦穗计算同一块小麦地的单位面积穗数；用矫正后的小麦穗图像和识别的小麦颗粒计算同一块小麦地的有效穗粒数；根据小麦单位面积穗数、气候条件以及千粒重的深度神经网络模型预测千粒重；根据预测的千粒重及单位面积有效穗粒数计算亩产。
主权项
 1.一种基于计算机视觉和深度学习技术的小麦单产观测方法，其特征在于，包括：在同一块小麦地里不同位置进行垂直向下和水平方向的小麦穗图像和坐标位置数据采集；并根据带有棋盘格的小麦穗图像计算出相机参数，对图像进行畸变矫正与裁剪；利用深度学习目标识别模型对小麦穗图像进行小麦穗识别；利用训练好的深度学习目标识别模型1对小麦穗图像进行小麦穗识别并裁剪出小麦穗；利用训练好的深度神经网络目标识别模型2对小麦穗图像进行小麦颗粒识别；用矫正后的小麦穗图像和识别的小麦穗计算同一块小麦地的单位面积穗数；用矫正后的小麦穗图像和识别的小麦颗粒计算同一块小麦地的有效穗粒数；根据小麦单位面积穗数、气候条件以及千粒重的深度神经网络模型预测千粒重；根据预测的千粒重及单位面积有效穗粒数计算亩产。

 

 
IPC信息
IPC主分类号
 G06Q10/04
G 物理

G06 计算；推算；计数

G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法

 

 
法律状态信息
法律状态公告日
 20220218
法律状态
 公开 法律状态信息
CN202111263412 20220218 公开 公开

 

 
代理信息
代理机构名称
 北京理工大学专利中心 11120
代理人姓名
 高燕燕