[发明专利]一种杂草识别方法、装置、终端设备及可读存储介质

说明书

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种杂草识别方法，包括：获取包含植株群的待识别图像，通过预训练的目标检测算法对待识别图像进行分割，获得包含植株群的关键部位的预分割图像，然后对预分割图像进行聚类，获得一个以上的子图像，获取满足预设条件的子图像，作为目标图像，将目标图像和待识别图像输入预训练的神经网络模型中，获得杂草种类识别结果。本申请通过目标检测算法对待识别图像进行分割，获得包含植株群关键部位的分割图像，并基于包含关键部位的分割图像进行杂草的分类识别，能否模拟人眼识别植株群关键部位进而实现植株群分类的效果，提高分类精度和识别效果的准确性，以在早期对杂草进行防治，减小非水稻植带来的经济损失。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种杂草识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。

背景技术

在农业生成过程中，如何在早期区分识别水稻和杂草是一项非常重要的环节。

然而，由于水稻田间的杂草种类繁多，不同种类之间的相似度高、差距小，容易让人混淆，因此，现有的杂草识别方法难以对杂草进行准确区分，进而无法在早期实现对杂草的防治，难以减小杂草造成的经济损失。

发明内容

本申请实施例提供了一种杂草识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，可以解决现有的杂草识别方法难以对杂草进行准确区分的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种杂草识别方法，包括：

获取待识别图像；其中，所述待识别图像为包含植株群的图像；

通过预训练的目标检测算法对所述待识别图像进行分割，获得预分割图像；其中，预分割图像为包含所述植株群的关键部位的分割图像；

对所述预分割图像进行聚类，获得一个以上的子图像；

获取满足预设条件的子图像，作为目标图像；

将所述目标图像和所述待识别图像输入预训练的神经网络模型中，获得杂草种类识别结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种杂草识别装置，包括：

第一获取模块，用于获取待识别图像；其中，所述待识别图像为包含植株群的图像；

分割模块，用于通过预训练的目标检测算法对所述待识别图像进行分割，获得预分割图像；其中，预分割图像为包含所述植株群的关键部位的分割图像；

聚类模块，用于对所述预分割图像进行聚类，获得一个以上的子图像；

第二获取模块，用于获取满足预设条件的子图像，作为目标图像；

识别模块，用于将所述目标图像和所述待识别图像输入预训练的神经网络模型中，获得杂草种类识别结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的杂草识别方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的杂草识别方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面所述的杂草识别方法。

本申请实施例通过目标检测算法对待识别图像进行分割，获得包含植株群关键部位的分割图像，并基于包含关键部位的分割图像进行杂草的分类识别，能否模拟人眼识别植株群关键部位进而实现植株群分类的效果，提高分类精度和识别效果的准确性，以在早期对杂草进行防治，减小非水稻植带来的经济损失。