[发明专利]针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法

权利要求书

1.针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：先规划所需要检测的山区茶园区域，并在电脑设备上获取需要检测的山区茶园区域图，然后对获取的山区茶园区域图进行区域划分，将其划分为N个区域，得到N个划分后的茶园区域，再在电脑设备上针对N个划分后的茶园区域创建对应的图像文件夹；

步骤二：根据步骤一中得到的N个划分后的茶园区域，利用无人机组对N个划分后的茶园区域进行图像采集，拍摄划分后茶园区域的图像数据，并上传至电脑设备中内，直至N个划分后的茶园区域图像数据均采集完毕；

步骤三：对步骤一中图像文件夹内储存的图像数据进行初步处理，即对图像数据进行图像分割，得到分割后的图像数据，且分割后的图像数据储存在对应的图像文件夹内，直至所有图像文件夹内储存的图像数据处理完毕；

步骤四：对步骤三中得到的图像数据进行二次图像处理，即对得到的图像数据进行开操作，来得到开操作后的图像数据，再对开操作后的图像数据只不过的白色像素点个数进行采集，并记录，得到第一像素点个数数据；

步骤五：对步骤三中得到的图像数据进行二次采集，采集图像数据中的白色像素点个数，并纪录，得到第二像素点个数数据，再以得到的第二像素点个数数据与步骤四中得到的第二像素点个数数据进行相比，得到比值X，将该比值X作为描述杂草生长情况的参数，根据比值X的大小来确定是否需要进行除草。

2.根据权利要求1所述的针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：所述步骤二中，对应茶园区域所拍摄的图像数据需上传至对应的图像文件夹内。

3.根据权利要求1所述的针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：所述步骤三中，图像分割是采用2G-R-B为分割特征，以OSTU法确定分割阈值，采用阈值分割法进行图像分割。

4.根据权利要求1所述的针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：所述步骤三中，分割后的图像数据内，白色区域为绿色植被，黑色区域为背景。

5.根据权利要求1所述的针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：所述步骤四中，开操作即是对图像数据先腐蚀再膨胀。

6.根据权利要求1所述的针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：所述步骤四中，开操作的结构元素根据茶园内茶树行之间的距离来确定。

7.根据权利要求1所述的针对山区茶园杂草生长情况的低空近景视觉检测方法，其特征在于：所述步骤五中，当比值X大于等于预定值，则判断杂草为茂盛，需要除草，当比值X小于预定值，则判断杂草为稀疏，无需除草。