[发明专利]基于深度学习UNet网络的水稻倒伏识别方法在审
| 申请号： | 201911267940.6 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN110889394A | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 张东彦;丁洋;赵鑫;梁栋;潘正高;黄林生;赵晋陵;洪琪 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥九道和专利代理事务所(特殊普通合伙) 34154 | 代理人： | 胡发丁 |
| 地址： | 230000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明特别涉及一种基于深度学习UNet网络的水稻倒伏识别方法，包括如下步骤：S1、拍摄待检测稻田图像并进行分块处理，分块处理后的图像宽度和高度为32的倍数；S2、提取分块后图像的像元值或计算植被指数输入到训练好的UNet网络模型中；S3、将UNet网络模型输出的图像依次进行二值化处理、滤波处理得到分割结果图；S4、计算分割结果图中倒伏区域占总区域的比值即可得到倒伏占比。这里通过对无人机进行拍摄得到的图像进行处理得到田块的倒伏占比，其机动性强，受云层和雾的影响小，图像的分辨率很高，识别起来也更加精准；同时，利用UNet深度学习框架，此模型可以自主地学习到数据中的各种浅层、深层特征，具有泛化性高的优点，非常容易扩展到其他特征的识别上。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 unet 网络 水稻 倒伏 识别 方法 | ||
【主权项】：
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