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(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号CN112989912B (45)授权公告日2023.08.04 (21)申请号202011467599.1(56)对比文件 (22)申请日2020.12.14CN110516648A,2019.11.29 CN111160311A,2020.05.15 (65)同一申请的已公布的文献号CN111260628A,2020.06.09 申请公布号CN112989912AUS2020151448A1,2020.05.14 (43)申请公布日2021.06.18US2020285896A1,2020.09.10 (73)专利权人北京林业大学审查员王赞 地址100083北京市海淀区清华东路35号 (72)发明人陈锋军朱学岩张新伟于越 李宁 (51)Int.Cl. G06V20/13(2022.01) G06V20/40(2022.01) G06V10/774(2022.01) G06V10/764(2022.01) G06V10/80(2022.01) 权利要求书2页说明书6页附图2页 (54)发明名称 一种基于无人机图像的油茶果品种识别方 法 (57)摘要 本发明首先设计了无人机油茶果图像采集 飞行高度计算规则,并按该规则采集图像,采用 翻转、平移、裁剪和亮度调整等方式扩充图像数 据,搭建油茶果图像数据集并划分数据集为训练 集和测试集。其次,以训练集图像训练所提出的 基于双线性注意力网络的油茶果品种识别模型, 并通过测试集寻找最佳油茶果品种识别模型。接 下来,对任意输入的无人机航拍油茶果图像,采 用双线性EfficientNetB0网络提取油茶果图像 特征,通过注意力机制对提取到的特征进行聚 焦,确定油茶果品种识别所应重点关注的图像特 征及区域;最后,采用双线性池化对双线性 EfficientNetB0网络提取油茶果图像特征进行 融合,获得融合后的特征向量,并通过Softmax分 类器处理融合后的特征向量得到油茶果品种识 别结果。 CN112989912B CN112989912B权利要求书1/2页 1.一种基于无人机图像的油茶果品种识别方法,其特征在于,包含以下步骤: 第一步,图像采集和预处理:通过采用模拟投影过程进行计算的“投影算法”,进行无人 机油茶果图像采集的飞行高度计算,并在图像采集过程测量光照强度、温度、湿度和风速, 得到油茶果图像、光照强度、温度、湿度和风速数据; 第二步,搭建油茶果品种识别数据集,采用翻转、平移、裁剪以及亮度调整扩充无人机 航拍油茶果图像,按9:1比例划分油茶果图像为训练集和测试集; 第三步,油茶果品种识别模型训练:使用油茶果品种识别数据集的训练集图像训练搭 建的基于双线性注意力网络的油茶果品种识别模型,获得油茶果品种识别模型; 第四步,将测试图像输入训练好的油茶果品种识别模型,挑选获得最佳油茶果品种识 别模型; 第五步,基于双线性EfficientNetB0网络的油茶果图像特征提取:将任意油茶果图像 输入双线性EfficientNetB0网络进行油茶果特征的提取,获得两个不同的油茶果图像的特 征图; 第六步,基于注意力机制的油茶果特征聚焦:对两个不同的油茶果图像的特征图进行 基于注意力机制的特征聚焦,确定两个不同的油茶果品种识别重点关注的图像区域以及特 征; 第七步,油茶果特征融合:采用双线性池化对双线性注意力EfficientNetB0网络提取 的两个不同的特征进行融合,得到融合后的特征向量; 第八步,油茶果的品种识别:采用Softmax分类器处理融合后的特征向量,获得油茶果 品种识别结果; 第一步骤中无人机油茶果图像采集飞行高度计算的“投影算法”,其计算方法为:首先, 使用无人机拍摄不同品种的自然状态下的油茶果图像,每个品种20颗,记录图像中每颗油 茶果肉眼可分辨时的最小像素数量,并取平均值作为油茶果直径的平均像素数;然后将这 些油茶果采摘下来,使用游标卡尺实际测量油茶果的直径大小,将所有油茶果直径的平均 值作为油茶果平均直径大小;接下来,将油茶果的平均直径除以油茶果直径平均像素数,获 得油茶果的地面分辨率;最后,根据所提出的“投影算法”,将无人机搭载摄像头的镜头焦距 乘以地面分辨率后,除以无人机搭载摄像头的像元尺寸获得无人机最大飞行高度。 2.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像的油茶果品种识别方法,其特征在于所 描述的第二步骤中采用翻转、平移、裁剪以及亮度调整处理无人机采集的自然条件下的油 茶果图像,获得扩充后的油茶果图像数据,按照9:1的比例划分扩充后的油茶果图像数据为 训练集和测试集。 3.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像的油茶果品种识别方法,其特征在于所 描述的第三步骤中,使用油茶果品种识别数据集的训练集图像
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