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申请/专利权人：深圳市纬尔科技有限公司
摘要：本发明公开了一种农作物根茎顶端识别方法，包括使用摄像设备采集带叶的农作物图像，并对其进行人工标注，定义叶片朝向为叶心到叶基心形边缘的延长线。随后，利用深度学习技术学习标注信息，建立模型检测每个可见叶片的叶心与朝向。通过SIFTSURFORB特征点与描述子计算帧与帧之间的像素偏移，对上一帧叶心位置加上偏移进行投影，连续匹配最接近的特征点对以确定稳定叶心朝向。最终，根据叶心在多帧上的位置与朝向，确定叶心朝向变化波动程度，并沿着朝向延长直线以确定农作物顶芽位置。这一综合方法旨在实现高效准确的农作物根茎顶端识别。
主权项：1.一种农作物根茎顶端识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用摄像设备获取带叶的农作物图像，对带叶片的农作物图像进行人工标注，使用矩形框或以点的形式标注叶心；S2、标注叶片朝向，定义叶片朝向为叶心到叶基心形边缘的延长线；S3、利用深度学习技术学习S1～S2步骤中的标注信息；S4、通过S1～S3步骤，建立一个检测图片中每个可见叶片的叶心与朝向的模型；S5、帧与帧之间使用siftsurforb特征点与描述子的方式计算两帧的特征点与对应描述子，得到图片像素位置的u和v的偏移；S6、得到帧间偏移后，对上一帧的叶心位置加上偏移后相当于投影在当前帧上，将投影在当前帧的叶心与当前帧模型所检测的叶心任意两两计算像素位置距离得到一个行为上帧点与列为当前帧的点的矩阵C，矩阵内容为两帧点对之间的距离；将距离升序排列，从最小距离开始取点对，其中，该点对不是上一步骤的特征点对，而是两帧叶心的位置的点对，距离小于阈值则认为点对属于同一个点，则该点匹配成功记为Mi；S7、继续从当前最小距离开始取点对，重复步骤直到取出的距离大于阈值；S8、经过上述步骤，得到了每个叶心id在多帧上的位置与对应朝向,将单个叶心在多帧的所有朝向取出则可以判断叶心朝向变化波动程度；S9、根据输出的叶心稳定朝向与位置，将每个叶心沿着朝向延长一定长度直线，任意两两直线相交产生交点，对一定范围的交点进行平均得到最终农作物顶芽位置。
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权利要求：
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