一种基于UAV和卷积神经网络的园林苗木智能检测与计数方法

摘要

本发明属于园林植物智能监测技术领域，公开了一种基于UAV和卷积神经网络的园林苗木智能检测计数方法，包括在光照充足，无风或微风的情况下，利用无人机采集园林苗木图像数据；根据照片清晰度对获取到的图像数据进行筛选，删除不清晰或光线过暗的图像；并对图像数据进行裁剪，同时统一图像颜色表示；对图像数据进行预处理；利用基于图像分割的Mask R‑CNN深度学习框架，构建面向园林苗木智能检测与计数的卷积神经网络；利用构建的面向园林苗木智能检测与计数的卷积神经网络进行园林苗木智能检测与计数。本发明将无人机遥感与卷积神经网络结合，开展园林苗木的智能检测与计数，能够填补国内园林苗木智能检测与计数的空白。