公开(公告)号：CN117576466A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311560217.3

申请日：2023-11-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 沈瓒骏 ,  李士昌 ,  侯芷萌 ,  陈宗业 ,  高振越 ,  张子茜 ,  方舒娴 ,  朱彩青 ,  叶佳怡

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V20/68 ,  G06V10/40 ,  G06V10/24 ,  G06V10/20 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及一种基于多源图像的果实损伤类别与区域识别方法，包括：搭建可见光和IR成像系统；通过可见光和IR成像系统进行果实图像采集与处理，获得多模态图像数据集，将多模态图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；对DeepLabv3深度学习模型进行改进，得到ADS‑DeepLabv3+网络模型；采用训练集对ADS‑DeepLabv3+网络模型进行训练，将待识别的果实图像输入训练后的ADS‑DeepLabv3+网络模型，得到果实损伤类型和区域。本发明能够更好地获取果实“反—透”射特性，提高检测准确性，具有更好的适应性和抗干扰性；ADS‑DeepLabv3+网络模型通过融入特征金字塔网络和卷积注意模块来提高小目标损伤的识别能力，结合Dice_Loss和Focal_loss的损失函数得到的混合损失函数提高了对难区分样本的预测能力。

公开(公告)号：CN116245935A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310025679.9

申请日：2023-01-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 方舒娴 ,  李延龙 ,  丁浩 ,  程乐 ,  胡程灿 ,  张子茜 ,  张慧珊 ,  侯芷萌

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/80 ,  G06T7/593 ,  G06T5/00 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明涉及一种基于双目立体视觉的番茄叶面积测定方法，包括：利用棋盘标定法进行双目标定：设定多个坐标系，结合定焦多角度图像，求解双目相机的内参数；利用左右视差计算出双目相机到番茄叶的距离；进行立体校正和畸变矫正：计算双目相机的旋转矩阵和平移矩阵，得到平行配置双目立体图像对，并利用纠正公式进行畸变矫正；统计番茄叶的像素面积，推算出实际叶面积。本发明可无损、快速测定番茄叶面积，动态追踪作物生长过程中的叶面积变化，不破坏叶面结构，解放人力，效率较高；精度较高、速度快、柔性较好,具有较大潜力；对双目相机获得的图片进行畸变处理，得到平行配置双目立体图像对，排除了拍摄过程中角度等因素的影响，准确度较高。