申请/专利权人：广州飞鸟互联科技有限公司

申请日：2023-09-21

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117392535A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V20/17;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/09;G06N3/096

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明提出一种面向复杂环境的果树花芽目标检测与白点率估算方法，涉及图像处理的技术领域，将无人机遥感技术与人工智能算法相结合，利用果树花芽期的无人机遥感影像训练构建的花芽目标检测网络，得到白点顶芽检测模型和非白点顶芽检测模型，利用白点顶芽检测模型实现复杂环境下的果树芽体目标检测；此外，提出白点率作为用于定量化花芽期长势的数据指标，利用非白点顶芽检测模型得到非白点顶芽的目标检测结果，利用果树的白点顶芽和非白点顶芽的目标检测结果，计算得到果树的白点率，在实现复杂环境下花芽目标识别的同时，获取得到花芽生长定量化指标。

主权项：1.一种面向复杂环境的果树花芽目标检测与白点率估算方法，其特征在于，包括：S1.获取果树花芽期的无人机遥感影像；S2.标记遥感影像中白点顶芽的矩形目标框与非白点顶芽的矩形目标框，获取矩形目标框的位置参数，将白点顶芽与非白点顶芽的矩形目标框的位置参数转换为参数文件并分别与遥感影像配对，得到白点顶芽遥感影像数据集和非白点顶芽遥感影像数据集；S3.构建花芽目标检测网络，利用白点顶芽遥感影像数据集对花芽目标检测网络进行训练，得到白点顶芽检测模型；利用非白点顶芽遥感影像数据集对花芽目标检测网络架构进行训练，得到非白点顶芽检测模型；S4.将待检测区域的无人机遥感影像输入训练好的白点顶芽检测模型，得到果树的白点顶芽的目标检测结果；S5.对白点顶芽目标检测结果进行分离处理，将分离处理后的白点顶芽目标检测结果输入到非白点顶芽检测模型中，得到非白点顶芽的目标检测结果，利用果树的白点顶芽和非白点顶芽的目标检测结果，计算得到果树的白点率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州飞鸟互联科技有限公司 一种面向复杂环境的果树花芽目标检测与白点率估算方法

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