【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及一种玉米株心识别方法。
技术介绍
1、玉米既是人类食物来源，也是动物饲养的主要饲料成分，并作为生物乙醇生产的主要原料，对于可再生能源领域具有重要意义。玉米植株的株心是其生长的关键部位，包含了植株的生长点和养分供应的关键部位。
2、在玉米生长的苗期至小喇叭口期，喷施叶面肥可以补充植物生长所需的大量元素和微量元素，促进茎秆健壮和叶片茂盛，而精确识别株心位置和叶冠对于有效喷施叶面肥至关重要。株心作为玉米植株的生长中心，对养分的需求集中，而叶冠则是光合作用的主要场所。确保叶面肥直接作用于这些关键部位，能够显著提高肥料的吸收效率，促进植株的均衡生长，在满足植株的养分需求的同时又减少资源浪费和环境影响，提升农业生产的整体效率和可持续性。
3、目前株心定位方法主要分为基于传统图像处理和基于深度学习两大类。传统图像处理方法如超绿法、hsv色彩空间理论等，该方法过于依赖颜色特征，易受光线、角度、杂草密度及叶片形状影响，田间适用性较差。使用深度学习方法进行株心定位主要有直接检测株心区域和先检测叶冠区域再拟合株心位置两类。直接检测株心策略模型虽能解决叶片交叉问题，但株心区域界定主观性强，模型可靠性低；使用ssd模型、faster r-cnn算法等水平目标检测模型或mask r-cnn分割模型自动学习和提取图像中的关键特征提取叶冠区域，再拟合株心点策略解决了传统方法田间适用性差的问题，但在杂草密集情况下定位效果较差。
4、综上所述，如何开发一种既准确又适用于田间环境的株心定位方法，是目
5、随着旋转目标检测模型的发展，该方法已经从遥感领域、文字识别领域扩展到农业领域。旋转目标检测算法能够处理具有特定角度或非水平方向的物体，在农业领域中的应用前景广阔。一些应用表明，旋转目标检测算法能够为农业领域提供更准确、更有效的解决方案，有助于提高农业生产效率和作物品质。
技术实现思路
1、本专利技术解决上述技术问题的技术方案是，提供一种玉米株心识别方法，包括以下步骤：
2、边缘精度处理：将采集到的数据图像进行边缘填充，并逐个进行标注；
3、构建网络模型：构建包括主干网络和具有自适性的轻量化渐进特征金字塔网络的网络模型，其中，自适性的轻量化渐进特征金字塔网络在大尺寸目标检测层输出前引入具有选择性的注意力机制；
4、株心定位：使用色彩空间滤波算法分割叶冠区域，并使用间隙填充算法提升图像质量，区分背景和叶冠区域，利用图像矩原理准确计算株心坐标。
5、进一步地，所述边缘精度处理的步骤包括：
6、将采集到的数据图像进行边缘填充操作；
7、采用旋转边界框标注软件labelimg2工具对边缘填充操作后图像中的玉米叶冠进行逐个标注。
8、进一步地，所述构建网络模型的步骤中，所述具有自适性的轻量化渐进特征金字塔网络通过从主干网络的中间层、中下层、底层获取feat1、feat2、feat3三个特征层；先结合底层特征feat1与中间层特征feat2，随后融合顶层特征feat3；
9、选择性注意力机制由大卷积核模块和空间核选择模块构成；并在大尺寸目标检测分支输出前加入lsk，用于对感受野的动态调整。
10、进一步地，所述株心定位的步骤中，
11、利用图像矩原理准确计算株心坐标（，），计算公式以为：；。
12、与现有技术相比，本专利技术的优点如下：
13、（1）本申请针对旋转边界框旋转角度受图片边缘限制，无法准确标注边角信息的问题，设计了高精度边缘标注策略，通过扩展图片的边缘区域，确保对图片边缘进行准确的标注。
14、（2）本申请设计网络模型，通过非相邻层的直接交互和引入的注意力机制（lsk），增强模型在不同环境下对玉米叶冠特征提取及处理不同目标背景信息差异性的能力。
15、（3）本申请针对非相邻层直接交互带来的冗余计算量问题，提出弱化小尺寸目标层、中尺寸目标层功能并引入轻量化上采样算子carafe代替原有的上采样方式得到lc-afpn，降低模型计算量和参数量。
16、（4）本申请提出的株心定位方法能有效抑制无关干扰，通过计算玉米叶冠二值化图像的一阶矩和二阶矩实现对玉米株心坐标的准确计算。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种玉米株心识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的玉米株心识别方法，其特征在于，所述边缘精度处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的玉米株心识别方法，其特征在于，所述构建网络模型的步骤中，所述具有自适性的轻量化渐进特征金字塔网络通过从主干网络的中间层、中下层、底层获取feat1、feat2、feat3三个特征层；先结合底层特征feat1与中间层特征feat2，随后融合顶层特征feat3；
4.根据权利要求1所述的玉米株心识别方法，其特征在于，所述株心定位的步骤中，
【技术特征摘要】
1.一种玉米株心识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的玉米株心识别方法，其特征在于，所述边缘精度处理的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的玉米株心识别方法，其特征在于，所述构建网络模型的步骤中，所述具有自适性的轻量化渐进...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐艳蕾，郭丽丽，李陈孝，李健，周阳，黄东岩，韩登，付大平，
申请(专利权)人：吉林农业大学，
类型：发明
国别省市：
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