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摘要：本发明公开一种小麦条锈病识别方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取小麦种植区中待识别区域的原拍摄图像；对原拍摄图像进行预处理，得到预处理图像；标注预处理图像中的特征区域，对预处理图像和标注的特征区域进行分类；构建预测模型并依据分类结果对预测模型进行训练；使用训练后的预测模型对原拍摄图像的小麦条锈病程度进行识别。本发明依据标注数据集和小麦图像进行三维结构图像预测，进而准确地对发现小麦种植区图像中患有条锈病的小麦位置和比例，降低人工标注大量样本所需的时间和人力，并且可以做到高准确率的识别，迅速地对小麦的条锈病进行识别。
主权项：1.一种小麦条锈病识别方法，其特征在于，包括：获取小麦种植区中待识别区域的原拍摄图像；对原拍摄图像进行预处理，得到预处理图像；标注预处理图像中的特征区域，对预处理图像和标注的特征区域进行分类；所述特征区域包括健康小麦区域、条锈病小麦区域和其他区域；构建预测模型并依据分类结果对预测模型进行训练；使用训练后的预测模型对原拍摄图像的小麦条锈病程度进行识别；所述对原拍摄图像进行预处理，得到预处理图像，包括：检测每张原拍摄图像的特征点并进行特征点匹配，通过匹配的特征点重建特征点的空间三维坐标并将原拍摄图像进行对齐处理；生成密集点云，基于二维卷积运算预测原拍摄图像的三维结构，使用渲染图像以及生成的掩膜在给定视点对原拍摄图像的三维结构进行优化；依据优化后的三维结构生成网络和纹理，建立正射影像图；所述基于二维卷积运算预测原拍摄图像的三维结构，使用渲染图像以及生成的掩膜在给定视点对原拍摄图像的三维结构进行优化，包括：依据若干个第一视点的三维刚性变换矩阵以及视点的3D点获取标准三维坐标系；依据若干个第二视点的三维刚性变换矩阵和标准三维坐标系获取第二视点的位置以及第二视点在特定位置的深度值；离散化第二视点的坐标，使用渲染图像以及生成的掩膜在给定的视点对原拍摄图像的三维结构进行优化。
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百度查询： 汕头大学 小麦条锈病识别方法、系统、设备及介质
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