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摘要：本发明属于农作物与杂草分离识别技术领域，具体为一种基于图像处理和机器视觉的农作物与杂草分离识别方法及系统。本发明充分利用了先进的图像处理技术、深度学习、机器视觉算法以及智能后处理机制，详细描述了从图像采集、预处理、分割、特征提取与识别到智能后处理和综合管理决策支持的完整流程。本方法具备高精度识别技术、实时处理能力、复杂环境适应性、自学习和自适应机制，以及综合管理系统集成的优点，从而实现农作物与杂草的高效、准确识别，并为精准农业提供强大的技术支持。

主权项：1.一种基于图像处理和机器视觉的农作物与杂草分离识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集农田中农作物与杂草的高质量图像数据；S3、利用图像分割网络，结合农作物与杂草的生长特点和环境背景知识，从预处理后的图像中分割出农作物与杂草的候选区域；S4、应用混合特征提取技术，结合机器视觉和深度学习算法，从候选区域中综合提取农作物与杂草的多维特征；S5、使用自适应深度学习模型，根据农作物与杂草的特征动态调整网络结构，实现对农作物与杂草的高精度分类和识别；所述的S3具体包括：S31、首先采用基于卷积神经网络的图像分割算法，进行初步的农作物与杂草及背景的分割：Ci＝argmaxcPc|Xi；θ；其中，Ci代表像素点i的分类标签，Pc|Xi；θ是给定像素特征Xi和模型参数θ下，像素点属于类别c的概率；S32、引入多尺度特征融合策略，通过结合不同层次的特征信息Flocal,k与全局特征Fglobal来增强模型对于农作物与杂草在不同尺寸和形态下的识别能力： 其中，σ表示激活函数，用于增强非线性表达能力，λk为第k层特征的重要性权重，代表特征融合操作，结合全局与局部特征来优化最终的特征表示Ffinal；S33、利用条件随机场作为后处理步骤，细化分割边界，增强分割结果的空间连贯性：EL＝∑iψuLi；X,θu+∑ijψpLi,Lj；X,θp；其中，EL为CRF模型的能量，Li和Lj分别为像素i和j的标签，ψu和ψp分别表示一元和成对的势函数，θu和θp为势函数的参数，用于调整像素标签的一致性和边缘精度；S34、完成对增强后图像的农作物与杂草分割，生成精确的候选区域；所述的S4具体包括：S41、从分割后的图像中，针对每个农作物和杂草的候选区域，采用混合特征提取技术综合提取多维特征： 其中，Ftotal表示综合的特征向量，wn为第n个特征Fn的权重，N是特征的总数，旨在获取全面的特征描述，为后续分析提供必要的特征数据；S42、基于S41中提取的特征，计算形状特征Fshape的几何属性，如圆形度： 其中，A表示对象的面积，P表示对象的周长，Circularity表示圆形度，用于描述对象形状的圆滑程度；S43、颜色特征Fcolor考虑颜色直方图均匀性U和颜色熵Entropy： 其中，M是颜色直方图的条目数，pi是第i个颜色值的归一化频率，颜色熵表示颜色分布的不确定性，这有助于识别颜色分布的不确定性；S44、纹理特征Ftexture通过灰度共生矩阵中的对比度Contrast和同质性Homogeneity计算得到：Contrast＝∑i,ji-j2Pi,j； 其中，Pi,j是在特定方向和距离下像素值i与j同时出现的概率，这有助于识别植物表面的细微差别；S45、将经过细化处理后的综合特征向量Ftotal输入到预训练的深度学习模型中进行分类，利用模型的输出确定候选区域是农作物还是杂草，旨在提高识别的准确度和效率；所述的S5具体包括：S51、利用得到的综合特征Ftotal输入到自适应深度学习模型中，该模型根据输入的特征动态调整其网络结构和参数，实现对农作物与杂草的高精度分类和识别，模型输出为每个候选区域的类别标签Lcategory：Lcategory＝DeepLearningModelFtotal；Θ；其中，Θ代表模型参数；S52、该自适应深度学习模型，提高模型在新的数据集上的泛化能力和适应性： 其中，Θold和Θnew分别为模型更新前后的参数，η是学习率，是损失函数L关于模型参数Θ的梯度，Ytrue是真实标签；S53、采用反向传播算法优化模型参数Θ，最小化分类错误，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异： 其中，C是类别的数量，yc是如果类别为c则为1，否则为0，pc是模型预测候选区域属于类别c的概率；S54、为每个候选区域分配一个类别标签，这个标签指示了该区域是农作物、杂草还是背景。

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