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申请/专利权人：上海市农业科学院

摘要：本发明公开了一种基于图像处理的玉米果穗性状指标计算方法，涉及农业种植技术领域，在玉米种植区域内设置采样点，采集玉米植株图像并建立玉米植株图像库；对玉米植株图像库中的玉米植株图像进行筛选，在筛选后获取待选图像；对待选图像进行识别并获取识别结果，生成玉米果穗的果穗系数，以果穗系数均值最高的检测区域为采样区域；对在采样区域内的样品植株及检测样品进行检测，获取检测结果并建立玉米粒数据集；由玉米粒系数从样品植株筛选出待选样品；对待选样品的生长状态进行预测并获取预测结果，以预测结果作为玉米果穗性状的测量结果。提高采集到玉米植株的图像质量，在通过图像识别来计算玉米果穗的性状时保障准确度。

主权项：1.一种基于图像处理的玉米果穗性状指标计算方法，其特征在于：包括，对玉米种植区域内的天气条件进行持续监测，由监测结果生成天气条件系数Tqs，若天气条件系数Tqs大于天气条件阈值，在玉米种植区域内设置采样点，由采集无人机在采样点处采集玉米植株图像并建立玉米植株图像库；其中，对光照强度Pw及风速Rc做出无量纲处理，依照如下方式生成天气条件系数Tqs： 其中，F1及F2均为权重系数，0≤F1≤1，0≤F2≤1，且0.65≤F1+F2≤1.69，其具体值由用户调整设置，C1为常数修正系数；获取玉米植株图像库中的玉米植株图像，在进行图像分析后，以分析结果建立图像质量数据集，并进而生成图像质量系数Qts，以图像质量系数Qts及对应的分辨率Fb对玉米植株图像库中的玉米植株图像进行筛选，在筛选后获取待选图像；其中，图像质量系数Qts的生成方式如下：对噪点密度Zm、对比度Dz及曝光度Bg做无量纲处理，依照如下公式生成图像质量系数Qts： 其中，ρ、ζ为权重系数，0≤ρ≤1，0≤ζ≤1，且ρ+ζ＝1；在获取待选图像及其对应的位置信息后，对待选图像进行识别并获取识别结果，依据识别结果生成玉米果穗的果穗系数Ztpj，进而获取各个检测区域的果穗系数Ztpj的均值，并以果穗系数Ztpj均值最高的检测区域为采样区域；其中，将识别结果中的果穗长度Gc及果穗直径Gz做无量纲处理后，依照如下公式关联： 其中，α、β为权重系数，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1，其具体值由用户调整设置，C2为常数修正系数；将采样区域在电子地图上标记，并在采样区域选择出样品植株及检测样品，对检测样品进行检测，获取检测结果并建立玉米粒数据集；由玉米粒数据集生成玉米粒系数Mtpj，进而由玉米粒系数Mtpj从样品植株筛选出待选样品，并将待选样品的位置在电子地图上标记；其中，由玉米颗粒数据集内的参数生成玉米粒系数Mtpj，其中，玉米粒系数Mtpj的生成方式如下：对排列密度Pm、颗粒重量Kz及颗粒厚度Kd做无量纲处理后，依据如下公式关联： 其中，γ及θ为可变更常数权重系数，0.43≤γ≤1.26，0.82≤θ≤1.98，其具体值由用户调整设置；在待选样品的邻近区域内检测并获取玉米植株及其果穗的生长状态数据及其生长环境数据，结合训练后的玉米生长预测模型后，对待选样品的生长状态进行预测并获取预测结果，在预测误差在误差阈值之内时，以预测结果作为玉米果穗性状的测量结果。

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