公开(公告)号：CN117351346A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311177130.8

申请日：2023-09-13

Applicant: 江西农业大学

Inventor： 杨红云 ,  钱政 ,  张林朋 ,  孙爱珍 ,  郭紫薇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种水稻氮素胁迫程度检测方法及系统，该方法包括：实时采集水稻的叶片图像，并将所述叶片图像输入至优化后的ResNet主干网络中，以通过主干网络提取出输入的叶片图像的特征并生成对应的原始特征图；其次对得到的特征图依次进行最大值池化处理以及平均值池化处理，以计算并获取原始特征图中包含的每个特征通道的最大值以及平均值，接着通过预设全连接层将最大值以及最小值映射至同一通道权重内；通过通道权重对原始特征图进行加权处理，以生成对应的目标特征图，并根据目标特征图检测出水稻的氮素胁迫程度。本发明能够大幅缩短水稻氮素含量的检测周期，对应提升了用户的使用体验。