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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112287787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011122979.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法是由谭穗妍;马旭;齐龙;李泽华;王春桃;徐初东;王宇唯;卢恒辉设计研发完成，并于2020-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法，包括：S1，获取待检测大田作物冠层的RGB彩色图像；S2，用拼接软件对RGB彩色图像进行快速拼接，形成整个大田的二维正交拼接图像；S3，对二维正交拼接图像进行区域分割；S4，提取区域冠层彩色图像的方向梯度直方图HOG特征；S5，将所述梯度直方图HOG特征输入预先构建并训练好的基于SVM支持向量机的作物倒伏分级评价模型，输出作物倒伏级数。本发明通过将待检测大田作物划分为区域，每个区域提取方向梯度直方图HOG特征，并输入构建的作物倒伏分级评价模型，模型即可输出作物倒伏级数，最后生成整个大田的倒伏程度的分布图。

本发明授权一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法，其特征在于，包括：S1，获取待检测大田作物冠层的RGB彩色图像；S2，用拼接软件对RGB彩色图像进行快速拼接，形成整个大田的二维正交拼接图像；S3，对二维正交拼接图像进行区域分割并嵌入区域编号信息；S4，对嵌入区域编号信息的二维正交拼接图像提取作物方向梯度直方图HOG特征；S5，将所述梯度直方图HOG特征输入预先构建并训练好的基于SVM支持向量机的作物倒伏分级评价模型，输出作物倒伏级数；S6，获得各个区域的倒伏分级程度后，即可输出整个大田作物倒伏分级分布图；基于SVM支持向量机的作物倒伏分级评价模型的构建方法包括：S51，获取试验田作物冠层的RGB彩色图像序列；S52，用拼接软件对RGB彩色图像序列进行快速拼接，形成整个大田的二维正交拼接图像；S53，对二维正交拼接图像进行种植区域分割并嵌入区域编号信息；S54，各个种植区域冠层的RGB图像提取作物方向梯度直方图HOG特征；S55，对每个种植区域的作物倒伏程度进行人工评分；S56，建立初始的作物倒伏分级评价模型；S57，生成数据集：根据人工倒伏评分进行区间划分，把各个种植区域的HOG特征按区间收集，将每个评分区间的HOG特征随机分为训练集、验证集、测试集；S58，将训练集输入步骤S56中初始的作物倒伏分级评价模型进行训练，训练后将验证集代入训练好的作物倒伏分级评价模型中，通过调整作物倒伏分级评价模型参数，挑选出最高精度的模型作为最终模型；S59，将测试集输入最终模型进行评价，若符合评价标准的，则将该最终模型作为步骤S5中训练好的作物倒伏分级评价模型，若评价不符合标准的，则重新选择步骤S57-S58直至作物倒伏分级评价模型符合评价标准；在步骤S59中基于SVM支持向量机的作物倒伏分级评价模型的评价标准采用正确率、精度、召回率3个指标计算公式：正确率=精度=召回率=式中：TP为正确检测倒伏分数区间的区域数量，FP为被错误检测倒伏分数区间数量，FN为被错误检测非倒伏分数区间的区域数量，TN为正确检测非倒伏分数区间的区域数量。

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