公开(公告)号：CN115578634A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211111268.3

申请日：2022-09-13

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 马韫韬 ,  陈浩翀 ,  谢子文 ,  肖顺夫 ,  朱晋宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种植物三维点云的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取植物光谱三维点云图；将植物光谱三维点云图输入至分类网络，得到分类网络输出的植物病害点和植物非病害点；分类网络用于从植物光谱三维点云图中提取植物病害点和植物非病害点；将植物病害点和植物非病害点输入至分割网络，得到分割网络输出的病害区域分割图；病害区域分割图用于表征植物光谱三维点云图中的病害区域和非病害区域，分割网络用于基于植物病害点和植物非病害点，从植物光谱三维点云图中分割出病害区域和非病害区域，得到病害区域分割图。相较于相关技术中通过人工目视评估植物病害，本发明实施例可以有效提高评估植物病害的准确性。

公开(公告)号：CN118609001A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410745909.3

申请日：2024-06-11

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 马韫韬 ,  周龙宇 ,  陈浩翀 ,  孙光耀 ,  朱晋宇

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多源数据和自监督对比学习的作物产量估测与倒伏判别方法，所述方法如下：一、野外数据收集；二、无人机多传感器图像采集；三、原始数据预处理；四、多模态数据融合对比学习模型构建；五、冠层光谱、结构与纹理信息提取；六、传统表型特征与对比学习特征融合用于表型估测。本发明通过轻型无人机搭载RGB与多光谱镜头，以创新的交叉环绕路线，采集多时相下田间作物高精度的RGB图像、多光谱与点云数据。同时，基于自监督对比学习策略，提出多模态数据融合深度学习模型，在微调模型之后对作物种质资源进行产量估测与倒伏判别。该方法的预测结果可以为作物育种计划提供决策依据，辅助加快育种进程，优化育种方案。