[发明专利]一种大豆出苗整齐度判断方法及系统

说明书

本发明的一种大豆出苗整齐度判断方法有系统，将改进卷积神经网络算法与图像处理算法进行了深度融合，并根据大豆图像特征设计了适用于对大豆进行各项检测的模型结构和参数，建立了用于判断大豆出苗整齐度的方法。在特征提取网络中引入了多通道进行大豆颜色和纹理的显著特征提取，并将提取的特征信息进行充分融合，实现大豆出苗整齐度判断方法能够自动检测大豆出苗数量并划分大豆所处生长时期，从而计算各时期出苗比例，实现出苗整齐度的判断。利用感知层、传输层、存储层、服务层、应用层和展示层，将判断方法的处理结果通过生成报告和可视化界面，直观进行反馈，提升管理决策制定效率，辅助大豆田间管理。

技术领域

本发明属于检测装置，特别是涉及到一种大豆出苗整齐度判断方法及系统。

背景技术

当前在农业领域中，智慧农业、农业信息化正在飞速发展，田间大范围农作物信息快速准确获取已成为作物田间精细化管理的发展趋势。一些农田信息图像主要通过固定式或行走式设备来获取，不仅在获取范围上受到限制，在获取速度等方面同样具有一定局限性，无法开展大范围农田信息监测研究。无人机遥感技术通过不同传感器获取低空层次作物信息，从而有效提取作物形态、营养和其他细节信息，完成即时、无损、可靠的作物信息获取任务，促使更多样化的田间图像数据获取方式产生，人工获取图像数据困难的问题得到解决，以往人体接触获取作物信息对农作物造成损害现象不复存在。通过图像处理技术和深度学习方法检测作物生长信息已经成为农业领域应用研究热点，其效率高、识别与检测结果不会受人为因素影响，在病害监测及识别、倒伏面积提取、元素含量估测及反演、株高信息获取等方面已取得显著成果。

作为优质蛋白重要来源和重要的粮油饲兼用作物，大豆在我国国民经济中具有极其重要的作用。近年来，大豆需求量呈现急剧上升趋势，提升大豆产量和品质势在必行，对于保障大豆产业安全和国家粮油安全具有重要意义。大豆田间精准管理对其产量提升具有重要作用，苗期是制定大豆农田管理决策的重要时期，播种后出苗慢、出苗率低、出苗不整齐、苗势弱是比较常见的问题。苗期包括出苗期和幼苗期，在苗期的早期阶段，即出苗期、子叶期、一节期和二节期及时判断出苗整齐度并采取相应管理措施是十分重要的。大豆出苗不整齐的现象，在生产实践中经常发生，致使所投入的人工、种子、肥料及其它物资造成浪费，发挥不了应有的作用，十分影响大豆后期的产量和品质。大豆出苗整齐度判断的关键是出苗数量的检测和生长时期的辨别，因此，亟需一种大豆出苗整齐度判断方法，能够对无人机遥感图像进行处理实现田间大范围出苗整齐情况判断，同时将所述方法集成构建大豆出苗整齐度判断系统，为大豆相应生长时期及时采取补苗、施肥施药等措施提供参考决策意见，高效辅助田间实际生产管理。

发明内容

本发明旨在于克服现有技术的不足，提供一种大豆出苗整齐度判断方法及系统。将改进卷积神经网络算法与图像处理算法进行了深度融合，建立了用于判断大豆出苗整齐度的方法soy-growth network。所述大豆出苗整齐度判断方法能够自动检测大豆出苗数量并划分大豆所处生长时期，从而计算各时期出苗比例，实现出苗整齐度的判断。所述大豆出苗整齐度判断系统包括感知层、传输层、存储层、服务层、应用层和展示层，将判断方法的处理结果通过生成报告和可视化界面，直观进行反馈，提升管理决策制定效率，辅助大豆田间管理。

本发明的一种大豆出苗整齐度判断方法，包括出苗数量检测模块、自裁剪模块、生长时期辨别模块和出苗比例计算模块，是通过以下步骤实现的：

步骤一、获取大豆田间可见光图像。在农场地块内根据地势设置多个采样点；利用近地端图像采集设备和低空遥感无人机分别获取不同采样点的图像；图像获取环境包括晴天、阴天、雨后、多风、微风等多种环境。

步骤二、建立出苗数量检测模块。通过自动检测图像中的大豆目标，对每个被检测出的大豆利用连通区域绘制最小外接矩形，并进行编号，获取大豆出苗数量。因为处于大豆的早期生长阶段，杂草的出现会对出苗数量检测造成一定影响，但此时杂草目标远远不如大豆占据的面积大，因此，在该模块中设置面积阈值，去除杂草。