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基于图像处理的果树靶标自动识别方法及系统
摘要文本
本发明涉及图像处理技术领域，公开了基于图像处理的果树靶标自动识别方法及系统，方法包括：S1：获取果树图像；S2：得到预处理后的图像；S3：对预处理后的图像进行判断，若预处理后的图像为第一图像类型则进入S4，若为第二图像类型则进入S5；S4：输入至第一深度学习模型，分割得到果树的树冠图像；S5：输入至第二深度学习模型，分割得到果树的树冠图像；S6：根据S4或S5得到的所述果树的树冠图像作为靶标。本发明首先对采集的果树图像进行分类，对图像中只包含一个果树树冠的图像和包含多个果树树冠的图像分别采用卷积神经网络模型或采用YOLOV3模型自动识别，提高了果树靶标自动识别的准确度。
申请人信息
- 申请人:农业农村部南京农业机械化研究所
- 申请人地址:210014 江苏省南京市玄武区中山门外柳营100号
- 发明人: 农业农村部南京农业机械化研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于图像处理的果树靶标自动识别方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410245692.X |
| 申请日 | 2024/3/5 |
| 公告号 | CN117830859A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06V20/10 |
| 权利人 | 农业农村部南京农业机械化研究所 |
| 发明人 | 裴亮; 冯耀宁 |
| 地址 | 江苏省南京市玄武区中山门外柳营100号 |
专利主权项内容
1.基于图像处理的果树靶标自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过摄像装置获取果树图像；S2：对所述果树图像进行预处理，得到预处理后的图像，所述预处理包括对所述果树图像进行灰度转换、降噪、图像增强，所述预处理后的图像为依次经过灰度转换、降噪和图像增强的图像；S3：对所述预处理后的图像进行判断，若所述预处理后的图像为第一图像类型则进入S4，若为第二图像类型则进入S5；其中，所述第一图像类型为：采集的图像中仅包含有一个果树树冠的图像；所述第二图像类型为：采集的图像中含有多于一个果树树冠的图像；S4：将所述预处理后的图像输入至第一深度学习模型，分割得到所述果树的树冠图像；S5：将所述预处理后的图像输入至第二深度学习模型，分割得到所述果树的树冠图像；S6：根据所述S4或所述S5得到的所述果树的树冠图像作为靶标，指导自动喷药装置对所述靶标进行自动喷药。 微信公众号马克数据网