公开(公告)号：CN112580671A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011637060.6

申请日：2020-12-31

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 肖德琴 ,  张远琴 ,  杨文涛 ,  黄一桂 ,  冯健昭 ,  林探宇 ,  欧周才 ,  杨兴召 ,  吴彻

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供的一种基于深度学习的稻穗多发育期自动检测方法，包括建立目标检测模型；在线连续采集监测区域图像数据，通过目标检测模型检测出每张图像中不同成熟度的各类稻穗数量；计算第i天中的各类平均稻穗数量；计算图像的各类稻穗密度；判断各类稻穗密度是否明显增加达到预设的阈值，若是，则判断稻穗已经进入相应的发育期；否则，重新计算另一天的各类平均稻穗数量。本发明提供一种基于深度学习的稻穗多发育期自动检测方法，通过建立目标检测模型实现对图像数据进行不同发育期图像自动特征提取，实现稻穗的目标检测，无需分割出稻穗区域，检测率高，实用性强，不受大风天气或复杂场景的影响，最终实现对稻穗多发育期的自动检测。