基于图像识别的木本植物物候期的自动观测方法和系统

摘要

本发明涉及物候学技术领域，特指一种基于图像识别的木本植物物候期的自动观测方法和系统，通过建立基于计算机深度学习技术的植物物候期图像识别模型，在模型训练样本足够的前提下植物相应物候期的识别率正确率达85％以上；而后将物候期识别模型输出的识别结果，配合图像剪裁拆分模块、图像分类模块、周期分析模块进行结果判定和输出，可进一步提升植物图像物候期特征的判别效果，实现植物生长的实时、快速和精准观测，提升物候观测数据的规范和质量。通过搭建的植物物候期观测平台对植物物候期识别结果进行展示，用户可以通过该平台实时查询识别结果，实时了解植物周期及生长情况；同时，简洁规范的平台，有利于大范围推广使用。