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申请/专利权人：深圳市纬尔科技有限公司
申请日：2024-01-12
公开（公告）日：2024-04-05
公开（公告）号：CN117831027A
主分类号：G06V20/68
分类号：G06V20/68;G06V10/22;G06V10/46;G06V10/82;G06V10/75;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开
摘要：本发明公开了农作物的隐藏顶芽识别方法、系统、储存介质及设备，包括步骤：S1：获取图片；S2：人工标注农作物的顶端；S3：利用深度学习领域里的关键点检测技术；S4：机器以一定速度经过农作物；S5：匹配点对联立方程；S6：将上一帧结果投影到当前帧得到的结果A与当前帧模型预测结果B进行融合；S7：根据步骤S6在当前帧N重复多次；本发明通过连续拍摄的图像的检测结果的融合，有效减少农作物顶端的检测漏检率；机器经过农作物，相机会不断拍摄，并利用特征点匹配和单应性矩阵求解，将上一帧的预测结果转换到当前帧的位置上，通过融合上一帧结果与当前帧模型预测结果，得到更稳定的结果，该方法能够精确识别出农作物的根茎顶端位置。
主权项：1.农作物的隐藏顶芽识别方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取图片，使用相机的摄像功能，获取农作物的照片；S2：人工标注农作物的顶端，以点的形式在图片上标注，点的位置以一定半径生成热力图标注，属于半径内的位置都属于顶端，判断农作物生长顶端位置时会参考每个叶片的生长方向；S3：利用深度学习领域里的关键点检测技术，对图片标注的点进行学习，得到预测农作物生长顶端位置的模型，对相机拍摄的每一帧进行识别；S4：机器以一定速度经过农作物，相机一直拍摄，帧与帧之间存在重叠程度，两帧之间通过siftsurffast技术提取特征点，并将提取的特征点对应的描述子进行匹配，得到两帧图像的多对匹配点对；S5：匹配点对联立方程，求出单应性矩阵H，H表示两个图像之间的投影映射，根据H将上一帧得到的模型预测关键点结果转换到当前帧的位置上；S6：将上一帧结果投影到当前帧得到的结果A与当前帧模型预测结果B进行融合，将A与B中关键点计算距离，小于一定阈值则认为是同一个点，则去除A结果中的该点，保留B中的点，超过阈值的A中关键点进行保留；S7：根据步骤S6在当前帧N重复多次，重复迭代多次得到更稳定的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市纬尔科技有限公司 农作物的隐藏顶芽识别方法、系统、储存介质及设备
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