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一种基于图像的小麦旗叶无损自动检测及测量方法

摘要

本发明公开了一种基于图像的小麦旗叶无损自动检测方法。属于植物表型测量领域。以工业摄像机作为图像采集设备,采集小麦抽穗期的生长图像,通过数字图像处理技术,设计出一种小麦旗叶自动无损检测方法。该方法具体包括:利用相机获取小麦抽穗期RGB彩色图像;将采集的图像进行图像分割,将小麦与背景分割,从而将小麦提取出来;采用具有10个神经元模式识别神经网络和Law纹理特征对小麦图像中的麦穗进行识别,将麦穗和麦叶分类;最后采用从麦穗位置自上而下搜索到第一片叶子为旗叶,最终实现旗叶的自动检测,根据标定参数计算旗叶的实际面积。本方法是国内外首次实现小麦旗叶的自动检测及测量。本方法适用于小麦和水稻的旗叶自动监测,为小麦和水稻的表型自动测量奠定基础。

著录项

  • 公开/公告号CN107886497A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-04-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京林业大学;

    申请/专利号CN201710925955.1

  • 发明设计人 李琼砚;田野;路敦民;

    申请日2017-10-05

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06T7/194(20170101);G06K9/62(20060101);G06T7/62(20170101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学

  • 入库时间 2023-06-19 04:58:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-05-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20171005

    实质审查的生效

  • 2018-04-06

    公开

    公开

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