[发明专利]农作物生长状况图像识别方法及系统

权利要求书

1.一种农作物生长状况图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集不同品种农作物在不同环境以及不同生长阶段的图片，基于采集的图片对神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；所述不同生长阶段包括：幼苗期、拔节期、成熟期；

2)采用双目立体摄像机获取待观测农作物的图片，利用训练后的神经网络对农作物进行识别，得到待观测农作物的品种；

3)对获取的待观测农作物的图片进行图像分割，识别出待观测农作物的主干和叶子，获取主干的高度和主干高度的中心位置的宽度，并获取叶子的图片；基于所述高度、所述宽度获得待观测农作物的株高、茎秆粗细度；根据获取的叶子的图片，获得叶片大小、叶片颜色、叶片分布均衡度、叶片完整度；

4)获取待观测农作物在预设生长曲线中相应位置的典型值，将获得的待观测农作物的株高、茎秆粗细度、叶片大小、叶片颜色、叶片分布均衡度以及叶片完整度与所述典型值进行比较，在显示器上显示偏差百分比，当所述百分比超过预设值时，向用户发出提示信息；

所述对获取的待观测农作物的图片进行图像分割，包括：

判断待观测农作物的生长阶段，如果处于拔节期或者成熟期，则采用边缘检测的分割方法，如果处于幼苗期，则执行以下步骤：

a1)将图片转化为灰度图，找到灰度值的极大值点，并标记极大值点的坐标；

a2)找到至少一条直线，位于所述直线上的极大值点最多，并判断位于一条直线上的极大值点的间距，保留位于一条直线上且间距在一定范围内的极大值点，其他极大值点及其临近预设范围内的点用临近的极小值点替代；

a3)利用分水岭分割方法和修正后的极大值点和修正后的极小值点对图像进行分割。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的叶子的图片，获得叶片大小、叶片颜色、叶片分布均衡度、叶片完整度，包括：

对于通过图像分割识别出的每个叶子，获取双目立体摄像机拍摄的叶片照片，根据叶片的弯曲度、长度、宽度计算出叶片大小，将所有叶片大小的平均值作为叶片大小；

将双目立体摄像机拍摄的所有叶片照片的R值、G值和B值的平均值分别作为叶片RGB颜色值；

分别待观测农作物四个方向叶片的数量，将四个方向叶片的数量的方差的平均值作为叶片分布均衡度；

统计距离地面一定高度的每个叶片的完整度，将叶片的完整度的平均值作为叶面完整度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，识别图片中农作物的叶片长度、宽度、叶片颜色，并获取拍摄照片时的光照强度，将叶片长度、宽度、叶片颜色、光照强度输入神经网络对其进行训练。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在1)、2)之间还包括：根据农作物的高度和/或茎秆粗细度，构建对应品种农作物的预设生长曲线。