[发明专利]作物生育期的识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种作物生育期的识别方法，其特征在于，包括：

步骤1、输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型，获取所述图像增强模型输出的待识别作物图像；

其中，所述原始作物图像的分辨率小于所述待识别作物图像的分辨率；所述图像增强模型包括特征提取模块、注意力学习模块、特征融合模块以及图像重建模块；所述特征提取模块由两个卷积组成，所述原始作物图像被输入到第一个卷积中得到浅层特征后，再通过第二个卷积实现特征提取，获取第一输出结果；所述注意力学习模块包括残差模块，通过残差模块提取所述第一输出结果的多层次的特征，然后采用离散小波变换得到低频特征和高频特征，分别在低频和高频空间挖掘特征间的依赖关系，最后通过逆离散小波变换将低频和高频特征恢复到原始图像空间，得到第二输出结果；所述特征融合模块用于融合所述第一输出结果以及所述第二输出结果，获取第三输出结果；所述图像重建模块用于根据所述第三输出结果，将图像块依照顺序聚合起来得到高分辨率图像，从而输出所述待识别作物图像；

步骤2、输入所述待识别作物图像至生育期识别模型，获取所述生育期识别模型输出的作物生育期；所述生育期识别模型是根据作物在每一生育期所对应的样本图像集，以及每一样本图像集所对应的作物特征标签训练得到的；

其中，步骤2具体包括：输入所述待识别作物图像至所述生育期识别模型的特征检测模块，获取所述特征检测模块输出的果实特征识别结果；

在所述果实特征识别结果为不具有果实的情况下，输入所述待识别作物图像至作物分割模块，获取所述作物分割模块输出的待识别作物图像的作物覆盖度，根据所述作物覆盖度以及预设覆盖度确定作物生育前期，所述作物生育前期包括苗期以及开花期；所述作物覆盖度为所述待识别作物图像中的绿色像素点与所述待识别作物图像中全部像素点的比值；在所述作物覆盖度小于或等于所述预设覆盖度的情况下，确定所述待识别作物图像的生育期为苗期；在所述作物覆盖度大于所述预设覆盖度的情况下，确定所述待识别作物图像的生育期为开花期；

在所述果实特征识别结果为具有果实的情况下，提取所述待识别作物图像所对应果实的颜色以及果实大小，根据所述果实的颜色以及果实大小确定作物生育后期，所述作物生育后期包括结果期以及成熟期；

步骤3、根据气象信息获取当前积温，并根据当前积温以及修正系数确定修正后积温；具体地，根据所述修正后积温，从积温与作物成长天数的对应关系中，确定作物实际成长天数，在所述作物实际成长天数与所述作物生育期不匹配的情况下，修正所述作物生育期；其中，所述修正系数是根据目标温室区域的历史数据中，每日实测积温以及气象积温进行线性拟合后确定的。

2.根据权利要求1所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，在输入目标温室区域所对应的原始作物图像至图像增强模型之前，还包括：

获取目标温室对应的温室图像；提取所述温室图像中的地块区域，获取地块作物图像；对所述地块作物图像进行高斯噪声、旋转以及改变对比度的数据增强处理，获取目标温室区域所对应的原始作物图像。

3.根据权利要求2所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，所述提取所述温室图像中的地块区域，获取地块作物图像，包括：

基于图像分割算法划分所述温室图像中的地块区域中的田块和非田块区域范围，以原始图像的宽高比例为基准，最大化选取单一图像中的田块范围，进而获取与所述田块范围对应的地块作物图像。

4.根据权利要求1所述的作物生育期的识别方法，其特征在于，

所述待识别作物图像为番茄图像；

所述根据所述果实的颜色以及果实大小确定作物生育后期，包括：

在所述果实所表征的每一像素点数值处于预设区间的情况下，和/或，所述果实所表征的像素点数量大于预设数量的情况下，确定所述待识别作物图像的生育期为成熟期；

在所述果实所表征的任一像素点数值不处于预设区间的情况下，和/或，所述果实所表征的像素点数量小于或等于预设数量的情况下，确定所述待识别作物图像的生育期为结果期。

5.一种作物生育期的识别装置，其特征在于，包括：

所述作物生育期的识别装置中设置有用于实现如权利要求1中的方法步骤的单元模块。