[发明专利]一种智慧高效监控农作物种质资源生育期的方法在审

专利信息
申请号: 201910207897.8 申请日: 2019-03-19
公开(公告)号: CN109766957A 公开(公告)日: 2019-05-17
发明(设计)人: 刘军;戴彰言;张文虎;陈兵先;高家东 申请(专利权)人: 广东省农业科学院农业生物基因研究中心
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06Q50/02;G06N3/04
代理公司: 广州蓝晟专利代理事务所(普通合伙) 44452 代理人: 栾洋洋
地址: 510000 广东省广州*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开一种智慧高效监控农作物种质资源生育期的方法,包括步骤:将监控地块进行分割和标记,并使用无人机拍摄所需监控地块照片;从农作物植株照片中分离出单个农作物植株,计算单个农作物植株轮廓;对分离后的农作物植株轮廓照片进行生育期分类;使用农作物植株轮廓照片对深度卷积神经网络进行训练;使用验证照片对深度卷积神经网络进行验证;使用深度卷积神经网络对所需监控地块照片内的农作物植株所处的生育期进行分类统计,判断农作物所处的整体生育期。本发明在农作物资源的生育期监控方法过程中,对不同区域内的单个植株的成熟度可以实现自动化精确地分类统计,并对各个区域自动编号、记录和统计,并实现总体农作物资源生育期的分析。
搜索关键词: 生育期 农作物植株 监控 卷积神经网络 地块 农作物资源 分类统计 轮廓照片 种质资源 农作物 验证 植株 成熟度 自动化 分割 分类 拍摄 记录 分析 统计
【主权项】:
1.一种智慧高效监控农作物种质资源生育期的方法,其特征在于,包括步骤S1:将监控地块进行分割和标记,并使用无人机拍摄所需监控地块照片;S2:从农作物植株照片中分离出单个农作物植株,利用计算机视觉算法,计算单个农作物植株轮廓;S3:对分离后的农作物植株轮廓照片进行生育期分类;S4:使用所述农作物植株轮廓照片对深度卷积神经网络进行训练;S5:使用验证照片对所述深度卷积神经网络进行验证;S6:使用所述深度卷积神经网络对所需监控地块照片内的农作物植株所处的生育期进行分类统计,以此判断农作物所处的整体生育期。
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