[发明专利]一种基于空间和地面信息采集协同处理的果实产量估计方法和系统

权利要求书

1.一种基于空间和地面信息采集协同处理的果实产量估计方法，其特征在于，包括：

步骤S10：通过地面设备采集果树视频序列；

步骤S20：基于步骤S10获得的结果进行果实检测与定位；

步骤S30：基于步骤S20获得的结果进行果实多目标跟踪计数，获得初步产量估计结果；

步骤S40：从空中采集果树图像；

步骤S50：对步骤S40获得的果树图形进行果树树冠分割及定位；

步骤S60：基于步骤S30和步骤S50获得的结果构建树冠遮挡模型；

步骤S70：基于步骤S60获得的结果完成最终产量估计。

2.根据权利要求1所述的果实产量估计方法，其特征在于，步骤S20包括：

步骤S200：对从步骤S10获取的果实视频序列进行归一化处理；

步骤S210：利用训练的果实检测网络模型对步骤S200获得的结果进行前向推理预算，获得目标特征向量；

步骤S220：对步骤S210得到的目标特征向量进行解析，计算出果实置信度分数和坐标位置；

步骤S230：对步骤S220预测的果实目标进行筛选，移除重叠度高的目标框；

步骤S240：统计步骤S230筛选后的果实目标框，作为当前图像最终的果实检测结果。

3.根据权利要求1所述的果实产量估计方法，其特征在于，步骤S30包括：

步骤S300：针对从所述步骤S20读取的果实目标，对目标运动状态的预测和更新，得到目标预测轨迹；

步骤S310：从所述步骤S300获得目标预测轨迹后，计算跟踪目标与当前帧检测目标的匹配度；

步骤S320：对从步骤S310获取的马氏距离和IOU代价矩阵，利用将检测目标与跟踪目标相关联。

4.根据权利要求1所述的果实产量估计方法，其特征在于，

在步骤S50中，对树冠进行分割处理，并结合每棵果树的空间坐标，获取每棵果树的树冠轮廓特征及面积大小。

5.根据权利要求1所述的果实产量估计方法，其特征在于，步骤S60包括：

步骤S600：基于从步骤S30获得的每棵果树的初步产量估计结果及从步骤S50中获得的每棵果树的空间坐标信息，将相同的果树信息相匹配；

步骤S610：将网络模型前向推理运算，读取步骤S600输出的由每棵果树的初步产量估计结果和每棵果树树冠轮廓特征和面积大小组成的顺序型数据；

步骤S620：优化各网络层的权重；

步骤S630：完成迭代更新，得到每棵果树的产量估计结果。

6.一种基于空间和地面信息采集协同处理的果实产量估计系统，其特征在于，包括：

果树视频序列采集模块，其从地面采集果树视频序列；

果实检测及定位模块，其基于果树视频序列采集模块的结果进行果实检测与定位；

果实多目标跟踪计数初步产量估计模块，其基于果实检测及定位模块获得的结果进行果实多目标跟踪计数，获得初步产量估计结果；

空中果树图像采集模块，其从空中采集果树图像；

果树树冠分割及定位模块，其基于空中果树图像采集模块获得的果树图形进行果树树冠分割及定位；

树冠遮挡模型构建模块，其基于果实多目标跟踪计数初步产量估计模块和果树树冠分割及定位模块获得的结果构建树冠遮挡模型；以及

最终产量估计模块，其基于树冠遮挡模型构建模块获得的结果完成最终产量估计。

7.根据权利要求6所述的果实产量估计系统，其特征在于，果实检测及定位模块能够完成如下操作：

1)对从果树视频序列采集模块获取的果实视频序列进行归一化处理；

2)利用训练的果实检测网络模型对步骤1)获得的结果进行前向推理预算，获得目标特征向量；

3)对步骤2)得到的目标特征向量进行解析，计算出果实置信度分数和坐标位置；

4)对步骤3)预测的果实目标进行筛选，移除重叠度高的目标框；

5)统计步骤4)筛选后的果实目标框，作为当前图像最终的果实检测结果。