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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明提供一种基于RGB图像的叶片氮含量测量方法及系统，属于图像处理技术领域，包括：采用相机拍摄作物的冠层照片；基于拍摄的照片制作白平衡校正和曝光校正的图像数据集；构建图像白平衡和曝光校正的卷积神经网络，并对相机拍摄的照片进行校正测试；基于校正后的作物冠层图像，训练叶片氮含量估测的神经网络模型，并在不同拍摄角度、不同拍摄设备和不同品种的作物中进行应用。与传统方法相比，本发明实现成本低，操作简单，对用户和设备没有特别的要求，在各种天气条件下都可以完成测量任务，具有很强的普适性。

主权项：1.一种基于RGB图像的叶片氮含量测量方法，其特征在于，包括：采集作物冠层样本照片；调整所述作物冠层样本照片的白平衡模式，得到白平衡校正数据集，由所述白平衡校正数据集构建图像白平衡校正神经网络；调整所述作物冠层样本照片的曝光模式，得到曝光校正数据集，由所述校正数据集构建图像曝光校正神经网络；综合所述图像白平衡校正神经网络和所述图像曝光校正神经网络对所述作物冠层样本照片进行校正，得到校正后数据集；构建叶片氮含量测量神经网络初始模型，获取叶片氮标签，基于所述校正后数据集和所述叶片氮标签对所述叶片氮含量测量神经网络初始模型进行训练，得到叶片氮含量测量模型；将待测量作物冠层照片输入所述叶片氮含量测量模型，得到叶片氮含量测量结果；采集作物冠层样本照片，包括：采用智能手机相机在任一白天时刻拍摄作物冠层，采集任意三个不同预设角度照片，以预设文件格式保存拍摄照片；利用图像处理软件调整所述拍摄照片的白平衡设置和曝光设置，得到真值图像；构建叶片氮含量测量神经网络初始模型，获取叶片氮标签，基于所述校正后数据集和所述叶片氮标签对所述叶片氮含量测量神经网络初始模型进行训练，得到叶片氮含量测量模型之前，还包括：将所述校正后数据集中的色卡部分进行裁剪，得到仅包括作物冠层信息图像的裁剪后数据集；对所述裁剪后数据集进行数据增强，得到增强数据集；构建叶片氮含量测量神经网络初始模型，获取叶片氮标签，基于所述校正后数据集和所述叶片氮标签对所述叶片氮含量测量神经网络初始模型进行训练，得到叶片氮含量测量模型，包括：采用预设卷积神经网络构建所述叶片氮含量测量神经网络初始模型；通过实验测量所述作物冠层样本照片得到所述叶片氮标签；采用均方误差MSE损失函数和Adam优化器对所述叶片氮含量测量神经网络初始模型进行训练收敛，得到所述叶片氮含量测量模型。

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权利要求：

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