[发明专利]作物分布信息的获取方法、装置及测量系统

说明书

本申请公开了一种作物分布信息的获取方法、装置及测量系统。其中，该方法包括：获取目标区域的图像信息，其中，该图像信息用于展示所述目标区域中的作物信息；将所述图像信息输入至神经网络模型进行分析，得到所述图像信息中各个像素位置的指示信息，以及存在所述作物的像素位置所对应的像素信息，所述指示信息用于指示所述各个像素位置是否存在作物；对所述像素信息进行聚类分析，得到聚类结果；基于所述聚类结果确定所述目标区域中的作物分布信息。本申请解决了由于人为采样统计造成的采集样本有较多随机因素并且耗时耗力的的技术问题。

技术领域

本申请涉及植保领域，具体而言，涉及一种作物分布信息的获取方法、装置及测量系统。

背景技术

农作物分析是农业生产环节中非常重要的一环，早期的基本农作物分析可以帮助农民评估出苗农作物状况，可以及早的对农作物进行补种或者剔除，现在对基本农作 物的分析，大多需要人去到田里进行采样统计这种方法有比较多的随机性因素存在， 并且耗时耗力。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种作物分布信息的获取方法、装置及测量系统，以至少解决由于人为采样统计造成的采集样本有较多随机因素并且耗时耗力的的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种作物分布信息的获取方法，包括：获取目标区域的图像信息，其中，该图像信息用于展示目标区域中的作物信息；将图像 信息输入至神经网络模型进行分析，得到图像信息中各个像素位置的指示信息，以及 存在作物的像素位置所对应的像素信息，指示信息用于指示各个像素位置是否存在作 物；对像素信息进行聚类分析，得到聚类结果；基于聚类结果确定目标区域中的作物 分布信息。

可选地，将图像信息输入至神经网络模型进行分析，得到图像信息中各个像素位置的指示信息，包括：将指示信息中指示存在作物的像素信息存储至预设集合中；对 像素信息进行聚类分析，得到聚类结果，包括：从预设集合中选择部分像素信息进行 聚类分析，得到多个簇；基于多个簇对预设集合中的剩余像素信息进行分类，得到聚 类结果。

可选地，基于多个簇对预设集合中的剩余像素信息进行分类，包括：确定每个簇对应的分类标签；确定剩余像素信息所属的分类标签，得到聚类结果。

可选地，多个簇对预设集合中的剩余像素信息进行分类，得到聚类结果，包括： 计算剩余像素信息中的每个像素信息与指定簇中各个像素信息的相似度，得到多个相 似度，指定簇为多个簇中的任意一个簇；确定多个相似度的平均值；基于平均值确定 剩余像素信息中每个像素信息所属的簇，得到聚类结果。

可选地，平均值确定剩余像素信息中每个像素信息所属的簇，得到聚类结果，包括：比较平均值与指定簇对应的相似度取值范围；确定平均值所属的相似度取值范围， 将确定的取值范围所对应的簇作为每个像素信息所属的簇，其中，各个簇对应的相似 度取值范围是连续的。

可选地，相似度取值范围是基于剩余像素信息中各个像素信息与各个簇中的像素信息的相似度确定的。

可选地，基于聚类结果确定目标区域中的作物分布信息之后，方法还包括：确定目标区域中单个作物的基准叶子数量；基于指示信息统计目标区域中所有作物的叶子 总量；基于叶子总量和基准叶子数量确定目标区域中的作物数量；基于作物数量和作 物分布信息中的至少之一确定目标区域的目标作业策略。

可选地，像素信息包括：像素间的相对距离信息、像素位置信息。

可选地，获取目标区域的图像信息，包括：接收无人机拍摄的目标区域的图像信息。