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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于根定位的早期水稻秧苗行检测方法，包括水稻秧苗根部掩膜数据集建立；水稻秧苗根部三角形超像素形态掩膜语义分割；水稻秧苗根部锚点确定；水稻秧苗根部锚点聚类及水稻秧苗行拟合。该方法实现了对于存在自然光照变化影响、杂草噪声影响、水面反光影响等的复杂田间环境中的早期水稻秧苗行的准确检测。相比于传统的基于水稻叶片定位完成水稻秧苗行检测的图像处理算法，该方法不会受到水稻叶片的发散生长形态的影响，进一步提高了水稻秧苗行的检测精度，适用于早期水稻秧苗田间的导航作业。

主权项：1.一种基于根定位的早期水稻秧苗行检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S01.采集田间水稻秧苗根部图像，使用针对单株水稻秧苗根部生长形态特征所设计的三角形超像素形态掩膜对所述水稻秧苗根部图像中的所有的单株水稻秧苗根部进行标注，建立水稻秧苗根部掩膜数据集；S02.使用所述水稻秧苗根部掩膜数据集对基于深度学习的语义分割模型进行训练，利用训练完成的所述语义分割模型对目标水稻行检测图像中的水稻秧苗根部的三角形超像素形态掩膜进行预测，生成尺寸与所述目标水稻行检测图像相同的仅包含所预测的三角形超像素形态掩膜的二值掩膜图像，从而实现水稻秧苗根部掩膜语义分割；S03.在所述二值掩膜图像中对所述三角形超像素形态掩膜分别进行最小外包三角形轮廓拟合，取所述最小外包三角形轮廓的底部端点处的单个像素点作为所述水稻秧苗的锚点，生成尺寸与所述目标水稻行检测图像相同的仅包含所述锚点的二值锚点图像，从而实现水稻秧苗根部锚点固定；S04.使用基于动态聚类搜索方向的散点聚类算法顺序地完成对于所述二值锚点图像中属于不同水稻行的锚点的聚类及直线拟合；所述动态聚类搜索方向指的是，所述二值锚点图像中属于不同水稻行的锚点所使用的基准聚类搜索方向动态地继承自相邻的已被检测出的水稻行的拟合直线的方向，从而实现水稻秧苗根部锚点聚类及水稻秧苗行拟合，最后得到水稻行检测结果；所述步骤S04中，包括以下步骤：a01.将所述二值掩膜图像沿水平方向均分为若干竖直条带，记所述竖直条带内属于所述三角形超像素形态掩膜的像素点的数量最多的竖直条带为Smax，随机选择所述二值锚点图像中位于所述竖直条带Smax对应区域内的任一锚点作为聚类搜索基点，设置竖直方向为基准聚类搜索方向，设置搜索角度范围为一固定值，建立一个用于存放同类锚点的class列表；a02.在所述二值锚点图像中搜索与所述聚类搜索基点属于同一类且距离所述聚类搜索基点最近的一个或两个其它锚点，单次聚类搜素过程如下：寻找位于所述聚类搜索基点沿所述基准聚类搜索方向左右相同的所述搜索角度范围内的其它锚点，记位于所述聚类搜索基点上方且距离所述聚类搜索基点最近的锚点为Pabove，记位于所述聚类搜索基点下方且距离所述聚类搜索基点最近的锚点为Pbelow，若所述锚点Pabove及所述锚点Pbelow同时存在，则将所述锚点Pabove及所述锚点Pbelow与所述聚类搜索基点一并放入所述class列表中，并将所述锚点Pabove及所述锚点Pbelow更新为新的聚类搜索基点，若Pabove及Pbelow中只存在一者，则将所存在的锚点与所述聚类搜索基点一并放入所述class列表中，并将所存在的锚点更新为新的聚类搜索基点；a03.循环执行所述a02步骤，直至没有与所述class列表中不同的锚点被搜索到；a04.利用最小二乘法对所述class类中的锚点进行直线拟合，记拟合直线为L，将所述class列表中的锚点从所述二值锚点图像中删除，判断所述二值掩膜图像中是否还有锚点存在，若有，则将基准聚类搜索方向更新为所述拟合直线L的方向并继续执行下述散点处理步骤，将所述class列表中的点清空，若无，则结束所述散点处理过程；a05.寻找所述二值锚点图像中在所述拟合直线L左侧且与所述直线L距离最近的锚点，并记为Pleft，寻找所述二值锚点图像中在所述拟合直线L右侧且与所述拟合直线L距离最近的锚点，并记为Pright，若所述Pleft及所述Pright同时存在，则将所述Pleft与所述Pright更新为聚类搜索基点，若所述Pleft及所述Pright只有一者存在，则将所述所存在的锚点更新为聚类搜索基点；a06.循环执行所述a03、所述a04及所述a05步骤，直至所述散点处理过程结束，此时认为已提取出代表所述目标水稻行检测图像中水稻秧苗行的全部直线。

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百度查询： 浙江大学 一种基于根定位的早期水稻秧苗行检测方法