[发明专利]基于迁移学习的多个生育期小麦倒伏区域识别方法有效
申请号: | 202010286392.8 | 申请日: | 2020-04-13 |
公开(公告)号: | CN111461052B | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 张东彦;丁洋;陈鹏飞;梁栋;张向前;杜世州;琚书存;洪琪 | 申请(专利权)人: | 安徽大学 |
主分类号: | G06V20/10 | 分类号: | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764 |
代理公司: | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人: | 刘涛 |
地址: | 230000 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明涉及图像识别技术领域,特别涉及一种基于迁移学习的多个生育期小麦倒伏区域识别方法,包括以下步骤:A、拍摄待识别麦田的RGB图像和/或多光谱图像;B、对图像进行拼接和剪裁得到待识别麦田的完整图;C、将待识别麦田的完整图导入训练好的DeepLabv3+模型中进行倒伏区域的识别。这里基于DeepLabv3+网络模型,采用迁移学习的方式构建两种方法实现多生育期小麦倒伏区域提取,基于无人机影像和迁移学习方法可以有效获取多时期的倒伏小麦特征,实现高精度的小麦区域自动提取,使得精准检测小麦倒伏区域称为可能,为研究小麦倒伏影响因素提供有力的数据支持;该方法受环境影响小,且实现起来方便,在训练好DeepLabv3+模型以后,只需要拍摄待识别麦田的图像导入模型中即可自动识别倒伏区域。 | ||
搜索关键词: | 基于 迁移 学习 生育 小麦 倒伏 区域 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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