申请/专利权人：中国农业科学院农业信息研究所

申请日：2022-12-22

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN116228782B

主分类号：G06T7/10

分类号：G06T7/10;G06T3/4038;G06N3/08;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.12#授权;2023.06.23#实质审查的生效;2023.06.06#公开

摘要：本发明提供了一种基于无人机采集的麦田穗数计数方法和装置，包括：根据麦田属性和无人机参数，确定无人机采集参数和图像采集数量；根据无人机采集参数和图像采集数量，采集无人机麦穗图像；对无人机麦穗图像进行分割，确定多个子图像；利用训练好的密度图回归优化模型，确定每一子图像的优化质量密度图；其中，利用自适应高斯核参与所述密度图回归优化模型的训练过程；将每一子图像的优化质量密度图进行拼接，确定麦穗密度图；根据麦穗密度图，确定麦田麦穗数量。本发明构建了密度图回归优化模型以适应无人机图像，采用自适应高斯核参与模型的训练过程，使用少量无人机图像即可实现大面积麦穗计数，提高了小麦穗数的田间调查效率。

主权项：1.一种基于无人机采集的麦田穗数计数方法，其特征在于，包括：根据麦田属性和无人机参数，确定无人机采集参数和图像采集数量；根据无人机采集参数和图像采集数量，采集无人机麦穗图像；对无人机麦穗图像进行分割，确定多个子图像；利用训练好的密度图回归优化模型，确定每一子图像的优化质量密度图；其中，利用自适应高斯核参与所述密度图回归优化模型的训练过程；将每一子图像的优化质量密度图进行拼接，确定麦穗密度图；根据麦穗密度图，确定麦田麦穗数量；根据麦田属性和无人机参数，确定无人机采集参数和图像采集数量，包括：根据图像传感器参数和飞行高度参数，确定无人机单幅图像占地面积；根据麦田采集区域面积和无人机单幅图像占地面积，确定全域所需图像数量；根据五点采样法的比值Q和全域所需图像数量，确定图像采集数量；根据麦田属性中的田块类型，确定采集航线和拍照规则作为无人机采集参数；所述田块类型，包括：宽田型，中等型，窄田型；还包括：构建密度图回归优化模型；利用自适应高斯核确定预设数量子图像的真值密度图；根据预设数量子图像的真值密度图及其对应的预设数量的子图像，对密度图回归优化模型进行训练，确定训练好的密度图回归优化模型；利用自适应高斯核确定每一个子图像的真值密度图，包括：从全部子图像中随机获取预设数量子图像；根据预设数量子图像中麦穗对角线长度，结合麦穗距离图像中心点之间的关系，确定对角线和距离之间的函数；根据对角线和距离之间的函数，建立自适应高斯核；利用自适应高斯核确定预设数量子图像的真值密度图；按照如下方式，确定子图像的真值密度图： withθi＝βDi其中，DGT为子图像的真值密度图；为自适应高斯核，用于对δx-xi进行卷积；x为图像中像素的位置；xi为真值δ中的每个注释目标麦穗；N为麦穗注释的数量；Di为对角线和距离之间的函数，Di＝0.01×di+25，β为对角线和核大小之间的转换系数，di为麦穗中心点与图像中心点的距离。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业科学院农业信息研究所 基于无人机采集的麦田穗数计数方法和装置

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