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申请/专利权人：江西农业大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机影像的田间线状地物提取方法，包括如下步骤：采集农田图像构建数据集，并将数据集划分为样本区与测试区；构建深度学习模型，并采用样本区中的农田图像对深度学习模型进行训练；将测试区中的农田图像输入到训练后的深度学习模型中，得到初步结果图像；对初步结果图像进行形态学处理，得到中间结果图像；对中间结果图像采用中心线连接方法进行断点修复，得到最终成果；本发明通过“形态学处理+中心线连接”对深度学习模型提取结果进行后处理，消除了田间复杂背景的影响并实现了线状地物的断点修复，大幅提升了田间线状地物提取的准确性与可靠性。
主权项：1.一种基于无人机影像的田间线状地物提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采集农田图像构建数据集，并将数据集划分为样本区与测试区；步骤S2：构建深度学习模型，并采用样本区中的农田图像对深度学习模型进行训练；步骤S3：将测试区中的农田图像输入到训练后的深度学习模型中，得到初步结果图像；步骤S4：对初步结果图像进行形态学处理，得到中间结果图像；步骤S5：对中间结果图像采用中心线连接方法进行断点修复，得到最终成果；步骤S5的具体过程为：步骤S5.1：提取中间结果图像的中心线；步骤S5.2：利用八邻域算法在中心线的基础上进行断点检测识别；步骤S5.3：利用K-means聚类算法判别各断点之间的关系；步骤S5.4：根据K-means聚类算法判别的各断点之间的关系，利用多项式曲线拟合田间线状地物的断点，实现断点修复；步骤S5.5：根据每一类田间线状地物的特性及宽度和将中心线连接后的结果，分别对每一类修复后的田间线状地物的断点进行缓冲，形成面要素，得到最终成果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西农业大学 一种基于无人机影像的田间线状地物提取方法
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