水稻秧苗行线提取方法、装置、计算机设备和存储介质

发布时间: 2023-11-17

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：技术许可

成果类型：发明专利,新技术

行业领域：

农、林、牧、渔业,农业

成果介绍

本发明涉及一种水稻秧苗行线提取方法,包括步骤:获取水稻秧苗田间图像:通过预先训练好的深度卷积神经网络模型对水稻苗田间图像进行识别,得到水稻秧苗田间图像中的各秧苗坐标:对多个秧苗坐标进行聚类，并识别当前作业秧苗行:对当前作业秧苗行上的秧苗坐标进行线性回归,得到当前秧苗行线。通过预先训练好的深度卷积神经网络和聚类算法的应用,更好的排除水稻田间的环境因素干扰,能够更准确地识别当前秧苗行线,指导插秧机自动驾驶。

成果亮点

本发明实施例提供一种基于神经网络的水稻秧苗行线提取方法，一种水稻秧苗行线提取装置和一种计算机可读存储介质。该水稻秧苗行线提取方法、装置、计算机设备和存储介质,通过预先训练好的深度卷积神经网络模型识别秧苗坐标,对秧苗坐标聚类,将秧苗坐标按秧苗行分类,通过识别当前作业秧苗行,得到当前秧苗行线,为水稻插秧机进行导航。基于此,通过深度卷积神经网络和聚类算法的应用,更好的排除水稻田间的环境因素干扰,能够更准确地提取当前秧苗行线,指导插秧机自动驾驶。

团队介绍

AIS实验室是由一群具有深厚专业知识和经验的专家组成，致力于农业科技创新和智能农业发展。齐龙研究员是该实验室的负责人。他在深度学习和计算机视觉领域有着丰富的研究经验，并在水稻田间图像识别和智能农业方面取得了重要的突破。他带领团队研发出该发明的水稻秧苗行线提取方法，并在多个农田实验中进行了验证和优化。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”葡萄酒产业科技服务团 (中国农业工程学会) 评价时间：2023-11-26

苏中滨

东北农业大学信息与电气工程学院

教授

综合评价

该成果运用先进的计算机图像处理技术，在农机作业智能化和农业生产可持续发展等方面有着广泛的应用前景，技术创新性较强，且技术成熟，投资回报比较可靠，目标市场处于成长阶段，但该市场很快会出现多种技术路线，产品竞争会很激烈。总体而言，该项目技术思路方向很好，未来市场空间大，有利于当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。建议强化相应算法训练，进一步提高在田间复杂条件下秧苗行线的识别精度。

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