申请/专利权人：安徽农业大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

申请日：2021-11-15

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114022771B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/774;G06T7/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.02.25#实质审查的生效;2022.02.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的玉米苗期田间分布信息统计方法，属于目标检测和深度学习技术领域。一种基于深度学习的玉米苗期田间分布信息统计方法，包括以下步骤：控制无人机按播种路径飞行；通过无人机拍摄获取玉米苗期图像，对图像中的整株玉米和玉米株心进行标注、训练得到权重文件；将权重文件加载到深度学习算法里得到目标检测网络，结合无人机相机标定结果进行整株玉米和玉米株心检测并计算株数、株距、行距等数据。本发明的方法可以统计作物的数量和作物间的距离，从而可以得到作物的密度、播种质量等信息；本发明解决了现有作物信息统计效率低的问题，同时深度学习算法具有较高的检测速度和检测精度，大大提升了统计效率。

主权项：1.一种基于深度学习的玉米苗期田间分布信息统计方法，其特征在于，所述方法步骤如下：S1、进行航拍无人机相机标定；S2、基于北斗定位装置提取玉米播种机播种时各播种行的经纬度坐标信息，制作KML文件；S3、将KML文件作为航拍无人机的飞行规划路径导入航拍无人机控制软件中，控制无人机沿玉米播种时的路径飞行并录制玉米苗期俯拍视频影像；S4、将获取的部分视频影像间隔相同帧数提取出多张图片数据，分别以整株玉米和玉米株心为检测目标制作训练集和测试集；S5、利用深度学习算法对训练集数据进行训练并判断训练结果；S6、将训练好的权重文件加载到深度学习算法中进行所有拍摄视频的整株玉米和玉米株心检测；S7、结合相机标定结果得到深度学习算法的玉米苗期植株检测结果，输出株数、株距、行距数据，具体包括以下步骤：E1、通过相机标定获取相机内、外参和畸变参数；E2、对所述S6中检测到的整株玉米和玉米株心数量进行统计和判断计算：若同一区域只检测到整株玉米而未检测到玉米株心，记录检测到1株玉米；若一同区域只检测到玉米株心而未检测到整株玉米，记录检测到1株玉米；若同一区域同时检测到玉米株心和整株玉米，判断玉米株心检测框中点坐标是否在整株玉米检测框内，若在检测框内则记录检测到1株玉米，否则记录检测到2株玉米，最终统计出精确的玉米植株数量；E3、根据E2中的统计信息，同时计算出玉米植株的坐标位置，若同一区域只检测到整株玉米而未检测到玉米株心，记录整株玉米检测框的中心点坐标；若一同区域只检测到玉米株心而未检测到整株玉米，记录玉米株心检测框的中心点坐标；若同一区域同时检测到玉米株心和整株玉米，判断玉米株心检测框中心点坐标是否在整株玉米检测框内，若在检测框内则记录玉米株心检测框的中心点坐标，否则同时记录整株玉米检测框中心点坐标和玉米株心检测框中心点坐标，最后通过变换得到玉米行距、株距信息；S8、基于输出数据构建单株玉米在田块中的二维坐标，计算玉米苗密度、各行一致性变异系数参数。

全文数据：

权利要求：

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