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公开(公告)号：CN106845366B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201611245872.X
申请日：2016-12-29
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是一种基于图像的甘蔗覆盖度自动检测方法，属于甘蔗图像处理的技术领域。本发明以数码摄像机在田间实时扫描采集的全景图像序列为对象，从图像特征上实时自动检测甘蔗覆盖度等信息，便于甘蔗生育期判识和产量预测，开展精细化农业生产，检测结果准确率高、实用性强、信息获取速度快，安全可靠。
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公开(公告)号：CN106845366A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611245872.X
申请日：2016-12-29
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是一种基于图像的甘蔗覆盖度自动检测方法，属于甘蔗图像处理的技术领域。本发明以数码摄像机在田间实时扫描采集的全景图像序列为对象，从图像特征上实时自动检测甘蔗覆盖度等信息，便于甘蔗生育期判识和产量预测，开展精细化农业生产，检测结果准确率高、实用性强、信息获取速度快，安全可靠。
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公开(公告)号：CN109544505A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811207765.7
申请日：2018-10-16
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待检测图像；提取待检测图像的冠层区域图像；基于预设分类器对冠层区域图像进行检测，以确定待检测图像是否处于开花期；其中，预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。该方法通过对待检测图像进行冠层区域图像的提取，使得提取出的图像仅包括咖啡植株且排除其他对象(例如，树干，树枝等等)，为后续利用预设分类器进行检测提供了基础，能够保证检测的准确性；此外，由于预设分类器是通过对样本图像进行训练得到的，其学习了样本图像中开花期的特征，从而提高了对冠层区域图像进行检测的准确性。
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公开(公告)号：CN107045719A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710234954.2
申请日：2017-04-12
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10024 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是一种基于图像的甘蔗茎伸长期及玉米拔节期自动检测方法，属于图像检测的技术领域。获取甘蔗完整生育期作物图像以及玉米完整生育期作物图像，并根据所获取的作物图像计算出图像归一化指数时间序列曲线，根据图像归一化时间序列曲线计算其一阶导数值，从而能利用归一化指数时间序列曲线一阶导数的变化规律确定甘蔗作物进入茎伸长期及玉米进入拔节期的时间，减少了观测成本，降低了观测难度，从图像特征上自动检测甘蔗是否进入茎伸长期以及玉米是否进入拔节期，检测结果准确率高，实用性强。
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公开(公告)号：CN104796618A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510222196.3
申请日：2015-05-04
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于球型摄像机自动采集农作物全景图像序列的方法，其包括如下步骤：步骤1、设定球型摄像机的初始天顶角以及初始方位角；步骤2、确定球型摄像机的水平视场角以及垂直视场角；步骤3、确定球型摄像机在水平方向每次旋转的角度、在垂直方向每次旋转的角度；步骤4、控制球型摄像机进行垂直方向运动以及水平方向的360°旋转，以拍摄采集所在位置的静态图像序列；步骤5、控制球型摄像机重复进行上述采集静态图像序列的拍摄，直至球型摄像机在垂直方向上运动至限位位置点，以获得一个扫描周期内所有的静态图像序列。本发明提高了农作物的自动观测结果的精度，可再现农作物生长变化状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109472771A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811145964.X
申请日：2018-09-28
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种玉米雄穗的检测方法、装置及检测设备，其中，方法包括：获取待检测玉米图像；将所述待检测玉米图像输入预设网络模型；其中，所述预设网络模型是利用卷积神经网络训练若干玉米雄穗的样本图像得到的；所述卷积神经网络包括至少一层卷积层、至少一层激活层、至少一层池化层以及至少一层全连接层；基于所述预设网络模型，对所述待检测玉米图像中的所述玉米雄穗进行检测；输出检测效果图像。该方法以实际采集的农田下视图玉米雄穗的样本图像为对象，利用样本图像中玉米雄穗的图像特征，建立预设网络模型，基于玉米雄穗的图像特征检测的预设网络模型能够准确检测出待检测玉米图像中玉米的雄穗，极大地降低了玉米雄穗的误检率。
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公开(公告)号：CN104966243B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510430902.3
申请日：2015-07-21
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的农作物生育期自动识别方法，其包括如下步骤：步骤1、对每一待检测农作物的染色体进行编码；步骤2、随机生成由S条染色体构成的初始种群；步骤3、以任务总执行时间的倒数作为适应度函数，得到适应度值；步骤4、选择用于交叉的M条染色体；步骤5、进行交叉操作，步骤6、进行均匀变异，步骤7、若变异后的染色体的适应度值大于变异前适应度值，则替换变异前的染色体；步骤8、若满足迭代进化结束条件，则输出最优的染色体，否则，跳转至步骤4；步骤9、根据输出最优的染色体，对每一农作物编码后的染色体进行解码。本发明在有限的可分配资源内，能最短的时间内实现对多种农作物生育期的识别。
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公开(公告)号：CN107610172A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710847355.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的大宗作物株高测量方法，其中，包括：在大宗作物的生育期内每单位时间获取一次田间带有彩色标杆的大宗作物图像，大宗作物图像包括彩色标杆和背景作物；对大宗作物图像进行图像预处理得到带有彩色标杆的完整大宗作物图像；提取完整大宗作物图像中的彩色标杆得到彩色标杆图像；对彩色标杆图像进行降噪处理得到彩色标杆二值图像；根据彩色标杆二值图像中连通域的底部和顶点的坐标信息计算彩色标杆的像素高度；根据彩色标杆的像素高度以及彩色标杆被背景作物遮挡的相对位置关系，计算得到大宗作物株高。本发明提供的基于图像识别的大宗作物株高测量方法实现了对大宗作物株高的自动化连续观测。
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公开(公告)号：CN107274418A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710554933.9
申请日：2017-07-07
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/6218 , G06T2207/10024 , G06T2207/20016 , G06T2207/20081 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于AP聚类算法的作物图像分割方法，其中，包括：基于AP聚类算法对原始作物图像进行聚类处理得到聚类后的图像，其中所述基于AP聚类算法对原始作物图像进行聚类处理；将所述原始作物图像置于不同光照下得到不同光照下的作物图像，并统计不同光照下的作物图像的亮度和色度关系，其中所述统计不同光照下的作物图像的亮度和色度关系；根据所述色度-亮度关系图表对所述原始作物图像进行图像分割得到粗分割图像，并将所述粗分割图像与所述聚类后的图像进行区域重合得到作物分割图像。本发明提供的基于AP聚类算法的作物图像分割方法，能够快速将作物从户外不同光照下的复杂背景图像中准确的提取出来。
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公开(公告)号：CN106780502A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611228884.1
申请日：2016-12-27
Applicant: 江苏省无线电科学研究所有限公司
CPC classification number: G01N21/84 , G01N2021/8466 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是一种基于图像的甘蔗出苗期自动检测方法，属于甘蔗出苗检测的技术领域。根据不同光强提取甘蔗彩色图像的方法，将甘蔗从户外复杂背景中准确的提取出来，若甘蔗的播种方向为水平方向，则从上到下滑块检测多个子区域，若甘蔗的播种方向为垂直方向，则从左到右滑块检测多个子区域；统计各子区域的质心数量，若质心数量大于预定子区域出苗阈值，则确定其对应的子区域为出苗子区域，若出苗子区域大于出苗判别阈值，则判断甘蔗进入出苗期，从而利用图像能对甘蔗出苗期状态进行自动检测，检测准确率高，实用性强，安全可靠。
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