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申请/专利权人：江苏省气候中心

摘要：本申请公开了一种基于多源参数的冬小麦发育期智能判定方法、系统及介质，主要涉及冬小麦发育期判定技术领域，用以解决现有的绿色作物图片切割方法会产生误判，进而致使背景阴影分离不够充分、数据训练分类网络的方案存在过拟合的问题。包括：确定HSV通信中色域值处于预设调整范围内和或饱和度小于预设阈值的待处理像素点；将待处理像素点的图像透明度调整为0，获得调整后图像；将调整后图像转换为灰度图，从灰度图中获取黑色区域位置，确定黑色区域位置，从初始采集图像中去除，获得最终图像；获取最终图像中最终训练参数对应的具体数值以及获取最终图像对应的标注发育期，进而作为预设分类算法的训练数据，以获得训练好的预设分类算法。

主权项：1.一种基于多源参数的冬小麦发育期智能判定方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设区域内预设冬小麦发育期内冬小麦对应的原始数码图像；其中，原始数码图像的格式为RGB格式；从原始数码图像中剔除存在光线干扰、异物干扰和镜头附着物干扰的图像，获得初始采集图像；将RGB格式的初始采集图像转换成HSV图像，确定HSV通信中色域值处于预设调整范围内和或饱和度小于预设阈值的待处理像素点；将待处理像素点的图像透明度调整为0，获得调整后图像；将调整后图像转换为灰度图，从灰度图中获取黑色区域位置；获取灰度图对应的初始采集图像，确定黑色区域位置在初始采集图像对应的区域位置；将区域位置从初始采集图像中去除，获得初始采集图像的保留部分以作为最终图像，并保存为预设格式；从最终图像中提取若干预设RGB通道参数，从气象数据库中提取若干预设气象参数；将若干预设RGB通道参数和若干预设气象参数作为一组数据，获得各个预设气象参数、预设气象参数对应的Kaiser-Meyer-Olkin值和巴特利特方差值；获取各个预设气象参数、预设气象参数对应的准确率和权重；基于Kaiser-Meyer-Olkin值、巴特利特方差值、准确率和权重，提取两个预设RGB通道参数和两个预设气象参数作为最终训练参数；获取最终图像中最终训练参数对应的具体数值以及获取最终图像对应的标注发育期，进而作为预设分类算法的训练数据，以获得训练好的预设分类模型。

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权利要求：

百度查询： 江苏省气候中心 基于多源参数的冬小麦发育期智能判定方法、系统及介质