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申请/专利权人：北京市农林科学院信息技术研究中心

摘要：本发明提供一种作物苗株数测量方法、装置、电子设备及存储介质，属于智慧农业技术领域，所述方法包括：对无人机采集的作物种植区域的全部帧图像进行拼接，得到作物种植区域图像；对作物种植区域图像进行苗株像素提取，确定作物种植区域中各个小区内每行苗株的像素数量；基于各个小区内每行苗株的像素数量，确定各个小区内各行苗株的数量。本发明可以精确测算出各个小区各行中苗株的数量，由此实现了对作物苗株数的无人机高通量提取，不但适用于机播条件下苗株分布比较规整的简单场景，也能适用于现有人工播种普遍存在的苗株分布不均、行向不直、堆集或断垄等复杂场景，极大地提高了提取大批量试验小区各行作物苗株数的效率和准确率。

主权项：1.一种作物苗株数测量方法，其特征在于，包括：对无人机采集的作物种植区域的全部帧图像进行拼接，得到作物种植区域图像；对所述作物种植区域图像进行苗株像素提取，确定所述作物种植区域中各个小区内每行苗株的像素数量；基于各个所述小区内每行苗株的像素数量，确定各个所述小区内各行苗株的数量；其中，所述对所述作物种植区域图像进行苗株像素提取，确定所述作物种植区域中各个小区内每行苗株的像素数量，包括：对所述作物种植区域图像进行像素分类及图像二值化处理，确定所述作物种植区域中苗株的二值化图像；对所述作物种植区域中苗株的二值化图像进行像素分区统计，得到各个所述小区内每行苗株的像素数量；其中，所述对所述作物种植区域图像进行像素分类及图像二值化处理，确定所述作物种植区域中苗株的二值化图像，包括：利用最大似然分类方法，对所述作物种植区域图像进行像素分类，确定所述作物种植区域图像中每个像素所属对象类别；所述对象类别包括土壤、杂草、苗株和苗株阴影；在所述作物种植区域图像中，将除苗株以外的其他对象类别的像素全部置为空值，生成所述种植区域中苗株的二值化图像；其中，所述利用最大似然分类方法，对所述作物种植区域图像进行像素分类，确定所述作物种植区域图像中每个像素所属对象类别，包括：根据所述作物种植区域图像中各类对象的样本点，获取验证点数据；根据所述验证点数据和所述作物种植区域图像，生成所述各类对象的类别特征数据；利用所述各类对象的类别特征数据，确定所述作物种植区域图像中每个像素对于所述各类对象的归属概率；以最大归属概率为分类依据，根据所述作物种植区域图像中每个像素对于各类对象的归属概率，确定所述作物种植区域图像中每个像素所属的对象类别；其中，所述对所述作物种植区域中苗株的二值化图像进行像素分区统计，得到各个所述小区内每行苗株的像素数量，包括：获取各个所述小区中各行种植区域的地理矢量数据；将各个所述小区中各行种植区域的地理矢量数据和所述种植区域中苗株的二值化图像输入至预设分区统计工具，得到所述预设分区统计工具输出的各个所述小区内每行苗株的像素数量；其中，所述基于各个所述小区内每行苗株的像素数量，确定各个所述小区内各行苗株的数量，包括：将各个所述小区内各行苗株的像素数量代入预设映射关系式，得到各个所述小区各行苗株的数量；所述预设映射关系式用于表征作物苗株像素数量与作物苗株数量之间的关系；所述预设映射关系式是根据所述作物种植区域的图像样本及对应的真实苗株数量进行数据拟合得到的。

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