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申请/专利权人：华中农业大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机与深度学习的大田作物幼苗高精度检测方法。该方法首先通过无人机拍摄获取高清遥感图像，然后将这些图像经过无人机影像处理软件拼接为具有地理坐标的DOM影像，DOM影像经过裁切、检测、拼接等处理步骤，以获取大田作物幼苗的具体位置和大小信息。结合数据分析和图像处理技术，进一步获取大田作物苗情信息。在检测和拼接的关键环节，本发明采用了IoA方法，用于消除了深度学习模型在检测过程中产生的错误，以及图像裁切过程带来的偏差。结果表明，本方法在识别大田作物幼苗时，幼苗计数精度达到了95.3%以上，mAP指标也不低于87.1%。此方法为大田作物幼苗的高精度检测提供了一种有效的技术途径。
主权项：1.基于无人机与深度学习的大田作物幼苗高精度检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，使用无人机平台搭载图像传感器，获取处于苗期的大田作物高清图像；步骤2，对无人机拍摄的高清图像进行拼接处理，获得带有地理坐标的正射影像DOM；步骤3，以特定裁切重叠度对获得的DOM图像进行裁切，输出小尺寸图像，并记录裁切位置的地理坐标；所述小尺寸图像的尺寸满足深度学习模型输入层对于图像尺寸的输入要求，并满足DORI目标检测标准；步骤4，使用深度学习模型对所述小尺寸图像进行检测，识别出作物幼苗所在区域，并将每个作物幼苗的轮廓用外接矩形框表示，输出检测框和检测框的置信度；步骤5，根据步骤3记录的裁切位置，采用IoA方法对步骤4的输出的检测框进行筛选，去除重复的检测框，并将最终的检测框映射到步骤2的DOM上，即获得最终的检测框结果；步骤6，基于步骤5获得的检测框结果，从检测框中提取苗情信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 基于无人机与深度学习的大田作物幼苗高精度检测方法
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