申请/专利权人：北京佳格天地科技有限公司

申请日：2023-09-20

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117315466B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V20/40;G06V20/52;G06V10/778;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种生长监测管理方法及系统，包括S1、图像数据生成模块生成图像数据，数据测评模块对图像数据进行分批测评选择合适的图像数据作为学习数据，将学习数据输入机器学习模型建立并生成特征识别模型；S2、生长监测模块获取并存储目标区域的遥感图像，利用特征识别模型对遥感图像进行分析和处理，获取遥感图像中的特征信息，并根据特征信息计算作物特定生长期的特征参数；S3、生长监测模块基于特征参数，综合分析并获取作物的生长指标、生理指标和品质指标，根据各指标判断作物生长状态，本发明能够精确识别遥感图像从而达到监测作物生长状态的目的。

主权项：1.一种生长监测管理方法，其特征在于，包括如下的步骤：S1、图像数据生成模块生成图像数据并存储在第一内存中，数据测评模块从所述第一内存中获取图像数据，将所述图像数据分成N个子数据集，并对N个子数据集进行测评，选择测评值高于预先设定数值的子数据集作为学习数据，将所述学习数据输入机器学习模型，建立并生成特征识别模型；S2、生长监测模块获取并存储目标区域的遥感图像，利用所述特征识别模型对遥感图像进行分析和处理，获取遥感图像中的特征信息，并根据所述特征信息计算作物特定生长期的特征参数；S3、生长监测模块基于特征参数，综合分析并获取作物的生长指标、生理指标和品质指标，将各指标存储在第三内存中，从第三内存中获取历年指标，根据所述历年指标计算平均生长指标、平均生理指标和平均品质指标，比较各指标和各平均指标，判断作物生长状态；所述图像数据生成模块生成图像数据的过程，包括如下步骤：S111、收集初始图像集，所述初始图像集包括使用拍摄设备拍摄的图像数据和视频数据；S112、依次分析所述初始图像集中各初始图像的色差变化率、图像复杂度或结构相似度，并根据分析结果在所述初始图像中设置学习区域；S113、从为所述初始图像设置的学习区域中提取代表图像，所述代表图像是包括初始图像中的主要对象的图像，所述提取代表图像的方式为提取学习区域的预先设定比例的中心图像作为代表图像；S114、基于学习区域和代表图像提取预先设定数量的相邻图像，提取所述相邻图像的方式为从学习区域内提取和代表图像具有预先设定距离的图像作为相邻图像；S115、将所述代表图像和预先设定数量的相邻图像输入机器学习模型，并由机器学习模型生成预先设定数量伪图像，并将生成的伪图像存储在所述第一内存中；所述生成特征识别模型的过程，包括如下步骤：S121、学习数据测评模块从所述第一内存中获取图像数据，使用预先设定数量的图像数据进行训练生成参考模型，将图像学习数据集分成N个子数据集；S122、顺序使用N个子数据集经过训练所述参考模型生成N个模型，使用第一子数据集训练参考模型生成模型一，使用第二子数据集对模型一训练生成模型二，使用第三子数据集对模型二进行训练生成模型三，以此类推，使用第N子数据集对模型N-1训练生成模型N，将生成的模型和在训练过程中使用的对应的子数据集存储在第二内存中；S123、准备测试数据，将所述测试数据依次输入生成的N个模型中，使用所述测试数据依次测试生成的N个模型并生成对应的预测数据，根据所述预测数据计算出对应模型的识别率并将所述预测数据和所述识别率对应保存在第二内存中，将所述识别率作为测评值，从第二内存中选择所述测评值高于预先设定数值的子数据集；S124、使用选择的子数据集运用机器学习算法生成特征识别模型；所述根据分析结果在初始图像中设置学习区域的过程，包括如下步骤：S1121、判断所述初始图像的类型，在所述初始图像是视频数据的情况下，从所述视频数据中获取预先设定数量帧数的图像，将各帧图像作为待分析图像进行后续分析，在所述初始图像是图像数据的情况下，直接将所述初始图像作为待分析图像进行后续分析；S1122、分析所述各待分析图像的色差变化率，将色差变化率在预先设定范围内的区域作为学习区域；S1123、在色差变化率不在预先设定范围的情况下，分析所述各待分析图像的图像复杂度，将图像复杂度在预先设定范围内的区域设置为学习区域；S1124、在图像复杂度不在预先设定范围的情况下，预先定义障碍对象图像，分析各待分析图像和预先定义障碍对象图像的结构相似度，将各待分析图像分为预先设定数量的区域，利用图像结构相似度算法分析各区域与所述障碍对象图像的结构相似度，将结构相似度在预先设定范围外的区域设置为学习区域；所述分析各待分析图像的色差变化率，包括如下步骤：S11221、将各待分析图像分为预先设定数量的区域，对每个区域计算色差变化率，获取每个区域中的每个像素的RGB值，并将RGB值转化为HSV值，HSV值有三个颜色参数分别为色调、饱和度和亮度，分别计算每个像素的三个颜色参数和相邻的上下左右四个像素对应的三个颜色参数之间的变化率，首先选择三个颜色参数变化率中最大的变化率作为当前像素和相邻像素的色差变化率；S11222、获取到和相邻四个像素的色差变化率后计算四个色差变化率的平均值，将所述平均值作为当前像素的色差变化率，按照此方法计算出每个区域中每个像素对应的色差变化率，取所有属于同一区域的像素的色差变化率，并计算它们的平均值作为当前区域的色差变化率；所述分析各待分析图像的图像复杂度，包括如下步骤：S11231、将各待分析图像分为预先设定数量的区域，对每个区域计算图像复杂度，获取每个区域中每个像素的RGB值，利用色差公式计算每个像素和它相邻的四个像素的色差，计算出四个色差后，选择其中色差值最大的色差值作为当前像素的色差值；S11232、计算出每个区域中每个像素的色差值之后，获取属于同一区域的像素的色差值并计算平均值，将平均值作为当前区域的图像复杂度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京佳格天地科技有限公司 一种生长监测管理方法及系统

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