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申请/专利权人：北京艾尔思时代科技有限公司;河北省第二测绘院

摘要：本申请涉及精准农业技术领域，提供了一种基于航片与改进倾斜框检测的大棚智能提取方法。该方法利用航片具有的甚高分辨率和大棚形态特征的特点，以航片为基础标注出大棚样本，以YOLOv5以基础模型，引入大棚角度预测分支来同时预测大棚的位置、类别和倾斜角度，以大棚提取网络模型输出的最优倾斜框来准确定位大棚的边界，基于对象级别的提取思路，以最优倾斜框的面积统计结果作为大棚的面积。该方法不仅能够较为准确地提取出大棚数量，而且，通过增加倾斜角度的预测，根据大棚的形态为规则长方形的特点，在推理时采用最优倾斜框作为大棚提取的面积结果，避免引入过多背景噪声，提高了面积提取的准确性。

主权项：1.一种基于航片与改进倾斜框检测的大棚智能提取方法，其特征在于，包括：获取目标研究区的航片数据；基于所述航片数据标注大棚样本数据；以YOLOv5为基础模型，增加大棚角度预测分支，构建大棚提取网络模型；其中，所述大棚角度预测分支用于接收携带倾斜角度的大棚样本，并在输出结果中预测大棚的倾斜角度，所述大棚的倾斜角度被定义为大棚最长边与水平方向的夹角；使用所述大棚样本数据对所述大棚提取网络模型进行训练，并基于训练完成的大棚提取网络模型同时提取大棚的数量和面积信息，其中，大棚的数量是所述大棚提取网络模型输出的最优倾斜框的个数，大棚的面积是通过统计所述大棚提取网络模型输出的最优倾斜框的面积得到的，所述最优倾斜框是按照预设规则对大棚提取网络模型输出的各个大棚个体对应的多个候选框中筛选得到的，所述候选框是大棚提取网络模型识别到的可能包含大棚的矩形边界框；还包括：在预测阶段，采用改进的非极大值抑制方法对多个候选框进行去冗余处理，得到大棚的最优倾斜框；所述改进的非极大值抑制方法包括如下步骤：将所述多个候选框中置信度最高的候选框作为最优候选框，其余为待定候选框；计算各个所述待定候选框的中心点与所述最优候选框的中心点的距离，若所述距离小于预设距离阈值，则将该待定候选框标记为冗余框；计算所述最优候选框与各个冗余框的旋转交并比，并将旋转交并比大于预设交并比阈值的冗余框去除，得到大棚的最优倾斜框。

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