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植物叶片含氮量检测方法、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
行业领域：
农、林、牧、渔业,农业
成果介绍
本申请涉及一种检测植物叶片含氮量的新方法，装置，计算机设备和存储介质。该方法包括以下步骤：获取植物叶片和各比色卡的图像，然后将植物叶片图像的RGB色彩空间模型和各比色卡图像的RGB色彩空间模型转换为CIELAB色彩空间模型。通过得到的CIELAB色彩空间模型计算植物叶片图像与各比色卡图像的色差值。利用得到的色差值确定植物叶片对应的目标比色卡，并根据比色卡的色彩等级与含氮量的对应关系，获取植物叶片的含氮量。这种植物叶片含氮量检测方法具有快速获取含氮量的优势，相对于传统技术，操作更为简便，对操作人员的专业要求较低。同时，通过计算机视觉识别检测植物叶片含氮量，成本较低。
成果亮点
将获取的植物叶片的图像的RGB色彩空间模型和各比色卡的图像的RGB色彩空间模型转换为CIELAB色彩空间模型，根据得到的CIELAB色彩空间模型可以计算出植物叶片的图像与各比色卡的图像的色差值，根据得到的色差值去确认植物叶片对应的目标比色卡，并通过比色卡的色彩等级与含氮量的对应关系，得到植物叶片的含氮量。通过计算机视觉识别的方式检测植物叶片含氮量，成本低廉。
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。他带领团队取得了显著的成果，发表了高水平的科研成果，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

该成果运用先进的机器视觉方法及计算机分类算法，具有节省时间和人力成本、快速检测植物叶片含氮量、排除环境干扰等特点，有利于解决目前过度施肥的问题。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，进一步提高氮含量识别精度和识别范围。
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