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申请/专利权人：广州极飞科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种作物连通域的识别方法、装置及作业系统。其中，该方法包括：获取目标区域的至少一个样本图像；确定至少一个样本图像中的作物连通域，并生成与作物连通域对应的第一二值化图像；建立第一二值化图像与至少一个样本图像的映射关系，以得到样本数据集，其中，该样本数据集中包括多组数据，且多组数据中的每组数据中均包括：样本图像和用于对样本图像中的作物连通域进行标注的二值化图像；基于样本数据集中的数据对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型，其中，训练后的神经网络模型用于识别目标图像中的作物连通域。本发明解决了现有技术中直接人工标记作物所导致的数据标注工作量较大的的技术问题。
主权项：1.一种作物连通域的识别方法，其特征在于，包括：获取目标区域的至少一个样本图像；确定所述至少一个样本图像中的作物连通域，并生成与所述作物连通域对应的第一二值化图像，包括：对于每个样本图像，依据所述样本图像中各个像素点的超绿指数从所述样本图像中提取多个植被连通域，对于每个植被连通域，比较所述植被连通域的面积与预设的作物连通域面积范围，若所述植被连通域的面积在预设的作物连通域面积范围之内，确定所述植被连通域为作物连通域，从所述植被连通域中筛选出作物连通域，保留所述作物连通域并删除所述多个植被连通域中的非作物连通域，以得到包含所述作物连通域的图像，对包含所述作物连通域的图像进行二值化处理，得到所述第一二值化图像；建立所述第一二值化图像与所述至少一个样本图像的映射关系，以得到样本数据集，其中，该样本数据集中包括多组数据，且所述多组数据中的每组数据中均包括：样本图像和用于对所述样本图像中的作物连通域进行标注的二值化图像；基于所述样本数据集中的数据对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型，其中，所述训练后的神经网络模型用于识别目标图像中的作物连通域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州极飞科技股份有限公司 作物连通域的识别方法、装置及作业系统
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