【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种花荚计数方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、大豆作为世界上最重要的粮食和油料作物之一，具有重要的经济和营养价值。为了提高大豆产量，获得大豆的精准表型十分重要。由于大豆的复杂性，大豆表型的研究少之又少，大豆花荚的表型是影响大豆产量的基础表型，所以研究花荚的数量表型成为一件迫切的事情。
2、现有技术中，对大豆拍摄图像后，采用目标检测技术以获取大豆花荚的数量。
3、但是，上述技术需要花费大量时间在固定角度拍摄图像，无法快速获取大豆花荚数量。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种花荚计数方法、系统、设备及介质，可以解决现有技术中，存在无法快速获取大豆花荚数量的问题。
2、本专利技术实施例提供一种花荚计数方法，包括以下步骤：获取拍摄的大豆花荚视频数据与图像数据，并在视频数据与图像数据中标注出大豆花和大豆荚；使用已标注出大豆花和大豆荚的视频数据与图像数据训练yolov8模型，获得大豆花荚检测模型；将大豆花荚检测模型与跟踪算法oc-sort组合，构建用于跟踪检测大豆花荚的跟踪模型；将待测的大豆花荚视频数据输入跟踪模型，通过大豆花荚检测模型获得大豆花荚的检测结果，并通过跟踪算法oc-sort对检测出的大豆花荚进行跟踪计数。
3、进一步地，所述拍摄的大豆花荚视频数据与图像数据，具体步骤包括：从大豆植株的底部第一个节点依次向上进行拍摄；拍摄过程中，将每个节点生长的所有大豆花和大豆荚都拍摄到。
4、
5、进一步地，所述使用已标注出大豆花和大豆荚的视频数据与图像数据训练yolov8模型，具体步骤包括：将已标注大豆花和大豆荚的图像数据采用水平翻转和垂直翻转的方式进行图像增强；使用处理后的视频与图像数据训练yolov8模型。
6、本专利技术实施例提供一种花荚计数系统，包括：
7、数据获取模块，用于获取拍摄的大豆花荚视频数据与图像数据，并在视频数据与图像数据中标注出大豆花和大豆荚；模型构建模块，用于使用已标注出大豆花和大豆荚的视频数据与图像数据训练yolov8模型，获得大豆花荚检测模型；将大豆花荚检测模型与跟踪算法oc-sort组合，构建用于跟踪检测大豆花荚的跟踪模型；检测计数模块，用于将待测的大豆花荚视频数据输入跟踪模型，通过大豆花荚检测模型获得大豆花荚的检测结果，并通过跟踪算法oc-sort对检测出的大豆花荚进行跟踪计数。
8、本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的一种花荚计数方法。
9、本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的一种花荚计数方法。
10、本专利技术实施例提供一种花荚计数方法、系统、设备及介质，与现有技术相比，其有益效果如下：
11、使用已标注大豆花和大豆荚的视频数据与图像数据训练yolov8模型，获得大豆花荚检测模型；将待测的大豆花荚视频数据输入跟踪模型，通过大豆花荚检测模型获得大豆花荚的检测结果，并通过跟踪算法oc-sort对检测出的大豆花荚进行跟踪计数。
12、其中，通过视频拍摄能快速获取大豆花荚的视频数据，将视频数据输入用于跟踪检测大豆花荚的跟踪模型能够快速检测出大豆花荚的结果并根据结果获得大豆花荚的数量，避免了需要耗费时间从固定的角度拍摄图像，实现了通过视频数据快速计数的目的。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种花荚计数方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种花荚计数方法，其特征在于，所述获取拍摄的大豆花荚视频数据与图像数据，具体步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种花荚计数方法，其特征在于，所述标注出大豆花和大豆荚，具体步骤包括：
4.如权利要求1所述的一种花荚计数方法，其特征在于，所述使用已标注出大豆花和大豆荚的视频数据与图像数据训练YOLOV8模型，具体步骤包括：
5.一种花荚计数系统，其特征在于，包括：
6.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一项所述的一种花荚计数方法。
【技术特征摘要】
1.一种花荚计数方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种花荚计数方法，其特征在于，所述获取拍摄的大豆花荚视频数据与图像数据，具体步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种花荚计数方法，其特征在于，所述标注出大豆花和大豆荚，具体步骤包括：
4.如权利要求1所述的一种花荚计数方法，其特征在于，所述使用已标注...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱荣胜，陈庆山，辛大伟，杨明亮，胡振帮，张战国，王鹏，邓红，
申请(专利权)人：东北农业大学，
类型：发明
国别省市：
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