基于视觉算法的弱苗识别剔除方法及系统

本申请涉及弱苗识别，尤其涉及基于视觉算法的弱苗识别剔除方法及系统。

背景技术：

1、现有的农田管理技术在提高作物产量和质量方面取得了显著进展，但仍然存在一些不足之处。传统的弱苗识别方法主要依赖单一的数据源，如图像数据，导致识别效果受到限制。单一的数据源在面对环境变化时，其鲁棒性较差，例如光照变化、阴影和植被遮挡等因素都会影响图像数据的质量和分析结果。多源数据融合技术的应用在一定程度上可以解决这些问题，但当前的多源数据处理能力仍然不足。多源数据融合过程中的数据对齐和校正是一个复杂的问题。不同传感器的数据采集频率和时空分布往往不同，需要进行精确的时间和空间对齐，以确保数据的有效融合。现有的多源数据处理技术在这方面的能力有限，常常导致数据对齐不准确，影响融合效果和后续分析。

2、综上所述，现有技术中存在由于多源数据的对齐和校正能力不足，无法充分利用湿度、温度等传感器数据进行综合分析，导致识别效果不理想，进一步影响农田管理和作物产量提升的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供基于视觉算法的弱苗识别剔除方法及系统，用以解决现有技术中存在由于多源数据的对齐和校正能力不足，无法充分利用湿度、温度等传感器数据进行综合分析，导致识别效果不理想，进一步影响农田管理和作物产量提升的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了基于视觉算法的弱苗识别剔除方法及系统。

3、第一方面，本申请提供了基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，通过基于视觉算法的弱苗识别剔除系统实现，包括：集成图像传感器、湿度传感器和温度传感器在田间进行多源数据采集，获得图像数据、湿度数据和温度数据；对所述图像数据进行去噪和增强处理，获得图像预处理数据，对所述湿度数据和所述温度数据进行校准和缺失值填补，获得湿度预处理数据和温度预处理数据；通过时间戳和空间定位对所述图像预处理数据、所述湿度预处理数据和所述温度预处理数据进行对齐处理，获得多源对齐数据；通过卷积神经网络对所述多源对齐数据中图像对齐数据进行特征提取，获得图像特征，通过统计分析对所述多源对齐数据中湿度对齐数据和温度对齐数据进行特征提取，获得湿度特征和温度特征；采用多源融合网络对所述图像特征、所述湿度特征和所述温度特征进行特征融合，将融合特征输入至弱苗识别模型进行识别，获得弱苗识别数据；基于所述弱苗识别数据进行弱苗剔除。

4、第二方面，本申请还提供了基于视觉算法的弱苗识别剔除系统，用于执行如第一方面所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，包括：多源数据采集模块，所述多源数据采集模块用于集成图像传感器、湿度传感器和温度传感器在田间进行多源数据采集，获得图像数据、湿度数据和温度数据；预处理模块，所述预处理模块用于对所述图像数据进行去噪和增强处理，获得图像预处理数据，对所述湿度数据和所述温度数据进行校准和缺失值填补，获得湿度预处理数据和温度预处理数据；对齐处理模块，所述对齐处理模块用于通过时间戳和空间定位对所述图像预处理数据、所述湿度预处理数据和所述温度预处理数据进行对齐处理，获得多源对齐数据；特征提取模块，所述特征提取模块用于通过卷积神经网络对所述多源对齐数据中图像对齐数据进行特征提取，获得图像特征，通过统计分析对所述多源对齐数据中湿度对齐数据和温度对齐数据进行特征提取，获得湿度特征和温度特征；弱苗识别模块，所述弱苗识别模块用于采用多源融合网络对所述图像特征、所述湿度特征和所述温度特征进行特征融合，将融合特征输入至弱苗识别模型进行识别，获得弱苗识别数据；弱苗剔除模块，所述弱苗剔除模块用于基于所述弱苗识别数据进行弱苗剔除。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、通过集成图像传感器、湿度传感器和温度传感器在田间进行多源数据采集，获得图像数据、湿度数据和温度数据；对所述图像数据进行去噪和增强处理，获得图像预处理数据，对所述湿度数据和所述温度数据进行校准和缺失值填补，获得湿度预处理数据和温度预处理数据；通过时间戳和空间定位对所述图像预处理数据、所述湿度预处理数据和所述温度预处理数据进行对齐处理，获得多源对齐数据；通过卷积神经网络对所述多源对齐数据中图像对齐数据进行特征提取，获得图像特征，通过统计分析对所述多源对齐数据中湿度对齐数据和温度对齐数据进行特征提取，获得湿度特征和温度特征；采用多源融合网络对所述图像特征、所述湿度特征和所述温度特征进行特征融合，将融合特征输入至弱苗识别模型进行识别，获得弱苗识别数据；基于所述弱苗识别数据进行弱苗剔除，实现多源数据的精准对齐和高效校正的技术目标，达到提高弱苗识别准确性和提高农田管理效率的技术效果。

7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行去噪和增强处理，获得图像预处理数据，对所述湿度数据和所述温度数据进行校准和缺失值填补，获得湿度预处理数据和温度预处理数据，包括：

3.如权利要求1所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，通过时间戳对所述图像预处理数据进行对齐处理，包括：

4.如权利要求1所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，通过空间定位对所述图像预处理数据、所述湿度预处理数据和所述温度预处理数据进行对齐处理，包括：

5.如权利要求1所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述多源对齐数据中图像对齐数据进行特征提取，获得图像特征，包括：

6.如权利要求1所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，所述通过统计分析对所述多源对齐数据中湿度对齐数据和温度对齐数据进行特征提取，获得湿度特征和温度特征，包括：

7.如权利要求1所述的基于视觉算法的弱苗识别剔除方法，其特征在于，所述采用多源融合网络对所述图像特征、所述湿度特征和所述温度特征进行特征融合，将融合特征输入至弱苗识别模型进行识别，获得弱苗识别数据，包括：

8.基于视觉算法的弱苗识别剔除系统，其特征在于，用于实施权利要求1至7中任意一项所述基于视觉算法的弱苗识别剔除方法的步骤，包括：

技术总结本申请提供了基于视觉算法的弱苗识别剔除方法及系统，涉及弱苗识别技术领域，包括：进行多源数据采集；对图像数据进行去噪和增强处理，对湿度数据和温度数据进行校准和缺失值填补；通过时间戳和空间定位进行对齐处理，获得多源对齐数据；通过卷积神经网络对图像对齐数据进行特征提取，获得图像特征，通过统计分析对湿度对齐数据和温度对齐数据进行特征提取，获得湿度特征和温度特征；采用多源融合网络进行特征融合，输入至弱苗识别模型进行识别；基于弱苗识别数据进行弱苗剔除。通过本申请可以解决现有技术中存在多源数据的对齐和校正能力不足的技术问题，实现多源数据的精准对齐和高效校正的技术目标，达到提高弱苗识别准确性的技术效果。技术研发人员：吴乐天,史慧锋,邹平,郭兆峰,王国强,宋兵伟,曹新伟,孙小丽,焦锐斌,王瑞,岳秋星,肖林刚,郭申伯,马艳受保护的技术使用者：新疆农业科学院农业机械化研究所技术研发日：技术公布日：2024/11/18