共查询到20条相似文献，搜索用时 172 毫秒
1.
为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ... 相似文献
2.
针对大田作物行特征复杂多样,传统作物行识别方法鲁棒性不足、参数调节困难等问题,该研究提出一种基于特征工程的大田作物行识别方法。以苗期棉花作物行冠层为识别对象,分析作物行冠层特点,以RGB图像和深度图像为数据来源,建立作物行冠层特征表达模型。运用特征降维方法提取作物行冠层的关键特征参数,降低运算量。基于支持向量机技术建立作物行冠层特征分割模型,提取作物行特征点。结合随机抽样一致算法和主成分分析技术建立作物行中心线检测方法。以包含不同光照、杂草、相机位姿的棉花作物行图像为测试数据,运用线性核、径向基核和多项式核的支持向量机分类器开展作物行冠层分割试验;对比分析典型Hough变换、最小二乘法和所建作物行中心线检测方法的性能。结果表明,径向基核分类器的分割精度和鲁棒性最优;所建作物行中心线检测方法的精度和速度最优,航向角偏差平均值为0.80°、标准差为0.73°;横向位置偏差平均值为0.90像素,标准差为0.76像素;中心线拟合时间平均值为55.74ms/f,标准差为4.31ms/f。研究成果可提高作物行识别模型的适应性,减少参数调节工作量,为导航系统提供准确的导航参数。 相似文献
3.
针对目前采用三维数字化等方法获取大田作物冠层结构信息时需要手动干预、费时费力的问题,利用超微小型无人机分别获取了苗期大田玉米群体的航拍图像、去掉周边植株后成熟期单株及多株的玉米小群体航拍图像。基于伪极点Crust方法构建了玉米苗期和成熟期的冠层结构模型,并基于大田原位手动测量的株高、叶长、最大叶宽、叶面积等参数对所构建的冠层结构模型进行了精度评估。结果表明,苗期、成熟期玉米株高、叶长、最大叶宽的R^2均不小于0.91,RMSE、rRMSE、ME均较小;苗期叶面积的R^2为0.96,RMSE、rRMSE、ME均较小;成熟期叶面积的R^2为0.76,RMSE、rRMSE、ME稍大。本研究可为大田冠层结构、表型信息的高通量获取提供新的途径。 相似文献
4.
《农业机械学报》2019,(Z1)
为了满足农田作物信息采集和分析服务的需求,将智能手机终端硬件、微信小程序软件与云服务平台相结合,设计了一款基于云服务架构的田间信息采集与分析系统。系统主要包括腾讯云服务器模块和手机微信小程序模块,其中,云服务器端使用MySQL搭建数据库,用于存储、处理和下载数据;使用CSS和Java Script语言及小程序封装的组件开发微信小程序,用于交互实现数据的采集、上传与信息反馈。以田间小麦作物生物量指征参数调查为例,针对冠层覆盖度和植株行间距计算进行了系统应用测试。采集100幅出苗期的小麦冠层图像,由小程序端上传样本图像到后台处理。使用霍夫变换、图像掩膜和图像腐蚀获取定位图像后,利用HSV彩色空间突出样本像素点,计算冠层覆盖度;采用投影法和滤波法提取峰值,获取株行中心线,从而计算植株行间距。建立了图像识别像素株行间距与实测株间行距间的一元线性回归模型,建模精度R~2达到0. 911,可为田间作物信息检测和调查提供技术支持。 相似文献
5.
基于动态网格和分区域聚类的玉米苗带识别算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于计算机视觉的玉米苗带中心线提取受自然环境干扰严重的问题,提出基于6×6动态网格与分区域特征点聚类的玉米行定位算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用改进的过绿特征和最大类间方差法分割玉米苗带与土壤背景,得到二值图像;然后通过动态网格扫描二值图像,获取候选玉米苗带特征点,并对候选玉米苗带特征点采用分区域聚类算法,得到玉米苗带特征点;最后通过最小二乘法对特征点进行线性拟合得到玉米苗带中心识别线。田间试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好的适应较为复杂的田间环境。玉米苗带识别准确率为93.4%,处理一幅分辨率为1 920像素×1 024像素的图像平均耗时320 ms。 相似文献
6.
基于热红外遥感影像的作物冠层温度提取 总被引：1，自引：0，他引：1
热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边缘检测算子、支持向量机(Support vector machine,SVM)和小波变换3种方法提取玉米冠层区域,将提取结果进行二值化处理后,在热红外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠层温度。应用提取的矢量面分析提取效果并对3种提取算法的精度进行评价。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算子提取效果最优、SVM算法次之、小波变换最差,提取精度分别为87. 3%、74. 5%、68. 2%。同时,将手持测温仪测得的玉米冠层温度与提取的冠层温度进行误差分析,结果表明,基于改进的Canny边缘检测算子提取的玉米冠层温度与地面实测值相关性最高,决定系数R~2=0. 929 5,SVM算法决定系数R~2=0. 895 7,小波变换决定系数R2=0. 876 0。改进的Canny边缘检测算子能够更好地提取玉米冠层区域,获取更加精确的玉米冠层温度,从而能够更有效地监测玉米生理状况,进行旱情预测,制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米产量。 相似文献
7.
《农业机械学报》2019,(Z1)
为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布,基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像,并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接;在实验田中,等距获取80株玉米叶片样本,通过化学法萃取叶绿素,并使用分光光度计测量叶绿素含量,形成了基础数据源。在数据处理方面,采用Arc GIS软件对样本点的POS(Position and orientation system)数据与无人机图像进行匹配;对无人机拍摄的RGB图像,首先进行R、G、B三通道分量值提取,构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征,并计算了均值、标准偏差、平滑度、三阶矩等6种纹理特征,然后建立了基于BP(Back propagation)神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明,基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4. 465 9 mg/L,决定系数R~2为0. 724 6。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量,基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图,分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域,显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化,可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。 相似文献
8.
基于视觉的苗期作物目标识别技术逐渐成熟,对作物进行准确识别和精准定位,是实现株间除草的技术关键和难点。本文以苗期玉米为研究对象,提出了一种苗期作物的识别与定位方法,通过作业车辆的图像采集装置来实时获取田间作物的苗期图像,基于HSV色彩空间对输入图像进行预处理,根据作物与土壤背景颜色差异,选取固定取值范围的三通道阈值,通过二值化处理去除土壤背景,再通过深度开运算来去除杂草噪声,对得到的苗期作物提取轮廓信息,经过骨架提取算法后得到作物骨架,并以此确定作物茎秆位置坐标,从而实现对作物的精准定位。作物图像中幼苗的识别率为98.3%,定位误差距离在10 mm以内的定位精准度为85.9%,基本可以满足智能除草机器人实时除草作业要求。 相似文献
9.
10.
为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将多组色彩因子组合与手持式叶绿素含量测定仪测得的SPAD进行反演建模,得到拟合度最高的色彩因子组合回归模型;将该模型应用于整株苗木图像来表征SPAD的冠层分布,实现叶绿素含量在整株植物分布上的可视化。结果表明：通过对比多种回归算法下不同色彩因子组合模型与SPAD指数的相关性,发现在RGB空间下由色彩因子R、G、B、G/R、G/B构建的对数项岭回归算法拟合模型效果最佳,其拟合度最高（R2为0.73）,且误差最小（RMSE为2.16）。本文通过采集多视角图像,基于YOLO v5目标检测模型识别出植物主枝冠层区域,得到叶绿素含量冠层分布的最佳估测模型并进行可视化,可实现植物苗期生长的监测与植物长势的快速评判,为氮胁迫早期诊断和氮肥科学施加提供技术指导。 相似文献
11.
基于图像处理的甘蔗茎节识别与定位 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断,运用图像处理技术对甘蔗茎节进行识别定位。通过背景转换、灰度级变换、中值滤波和自动阈值获取甘蔗的二值化图像;采用阈值和孔洞填充实现甘蔗区域的分割,通过regionprops函数测定该区域的质心、倾角和等效长短轴长度;以分割后的甘蔗图像对二值化图像掩膜,得到含有茎节和干扰信息的图像;对该图像进行旋转,计算每列像素值之和,统计分析最大值所在列,并结合质心、等效长短轴得到茎节上下端点坐标;以倾角的度数进行反向旋转,最终得到茎节位置。试验结果表明:甘蔗茎节识别与定位方法处理速度快,茎节识别率高,左右端的定位误差分别小于0.9 mm和2.4 mm。 相似文献
12.
基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。 相似文献
13.
为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明：YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.498 5 mm... 相似文献
14.
基于位置特征的穴间杂草快速识别算法 总被引：2，自引：0，他引：2
研究了利用穴播作物的位置特征进行穴间区块杂草识别的算法.针对穴播作物按规律分布生长的特点和田间场景中植物叶片交叠等问题,以穴播玉米为研究对象提出了一种基于作物位置特征的过分割区块投影定位作物株心的方法,据此确定出穴间喷雾操作区块并进行各区块像素统计、判别,实现穴间杂草的识别.试验表明:穴间区块杂草实时识别的正确率在87.7%以上, 在MATLAB6.5环境下处理一幅640×512图像,从读入图像至给出杂草控制指令耗时在500ms以内,具有较好的实时性,且可适用于作物苗期各阶段的杂草识别. 相似文献
15.
基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别 总被引：2，自引：0，他引：2
针对使用目标检测、实例分割方法无法对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花进行识别的问题,提出一种基于深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法。首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花图像;然后制作标签,并进行数据增强;构建深度为34层的ResNet主干网络,在此基础上引入稠密特征传递方法和注意力模块,提取荔枝花、叶片的特征;最后通过全卷积网络层对荔枝花、叶片进行分割。结果表明,模型的平均交并比(mIoU)为0.734,像素识别准确率达到87%。本文提出的深度语义分割网络能够较好地解决荔枝花的识别与分割问题,在复杂野外环境中具有较强的鲁棒性和较高的识别准确率,可为智能疏花提供视觉支持。 相似文献
16.
基于优化Faster R-CNN的棉花苗期杂草识别与定位 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决棉花苗期杂草种类多、分布状态复杂,且与棉花幼苗伴生的杂草识别率低、鲁棒性差等问题,以自然条件下新疆棉田棉花幼苗期的7种常见杂草为研究对象,提出了一种基于优化Faster R-CNN和数据增强的杂草识别与定位方法。采集不同生长背景和天气条件下的杂草图像4694幅,对目标进行标注后,再对其进行数据增强;针对Faster R-CNN模型设计合适的锚尺度,对比VGG16、VGG19、ResNet50和ResNet101这4种特征提取网络的分类效果,选定VGG16作为最优特征提取网络,训练后得到可识别不同天气条件下的棉花幼苗与多种杂草的Faster R-CNN网络模型。试验表明,该模型可对杂草与棉花幼苗伴生、杂草分布稀疏或分布紧密且目标多等情况下的杂草进行有效识别与定位,优化后的模型对单幅图像平均识别时间为0.261s,平均识别精确率为94.21%。在相同训练样本、特征提取网络以及环境设置条件下,将本文方法与主流目标检测算法——YOLO算法和SSD算法进行对比,优化后的Faster R-CNN模型具有明显优势。将训练好的模型置于田间实际环境进行验证试验,识别过程对采集到的150幅有效图像进行了验证,平均识别精确率为88.67%,平均每幅图像耗时0.385s,说明本文方法具有一定的适用性和可推广性。 相似文献
17.
18.
为了给设施番茄授粉机器人授粉提供可靠的定位技术,提出了一种基于3D视觉的番茄花朵定位方法。采用RGB-D结构光相机快速获取温室内番茄植株的彩色图和深度图信息,通过YOLO v4 (You only look once)神经网络对植株上番茄花束进行目标检测,并提取出授粉花束在图像中的二维区域;使用主动对齐方式结合PCL进行彩色图像和深度图像的粗对齐,利用区域内色系单视角线性遍历方法对提取的花束区域进行精配准,获得番茄花束的空间高精度点云信息;再使用统计滤波法剔除点云信息离群点后,结合双向均值法计算花束3D box的授粉质心坐标。定位试验结果表明,该方法在温室环境中能成功对花束进行识别定位,神经网络平均检测精度达97.67%,完成单幅图像花束提取时间为14.95ms,算法获取授粉质心坐标的平均时间约为300ms。后期在温室内验证,在花束被遮挡小于80%时,算法能够对番茄花朵进行精准定位,并成功执行授粉动作,为番茄授粉机器人提供了一种新的授粉点定位方法。 相似文献
19.
为了研究内蒙古河套灌区农业化肥面源污染检测和治理措施,采用大田土壤淋溶试验,分析了河套灌区农田在保水材料处理下,玉米生育期内土壤硝态氮、铵态氮累积量及动态变化特征。结果表明,与CK相比,保水材料处理玉米苗期土壤NO_3~--N累积量平均提高20.49%,收获期平均降低13.98%;苗期土壤NH_4~+-N累积量平均提高35.21%,收获期平均降低28.93%。保水材料有效地抑制了氮素的淋溶损失,提高了氮素利用率,同时保证了玉米生育后期有效氮的供应,避免短时间内氮素的大量累积,在一定程度上减少了化肥面源污染,为农业面源污染治理提供有力措施。 相似文献
20.
无人机热红外反演土壤含水率的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(DTL),讨论了冠气温差或DTL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明:冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R2分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,DTL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0~20 cm深度的R2从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试. 相似文献