基于無人機可見光苗圃圖像的球形植物計數(shù)軟件系統(tǒng)開發(fā)
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農(nóng)業(yè)工程信息化griculturalEngineeringInformationA62<<農(nóng)業(yè)信息化2018.111.研究內容及技術路線摘要:花卉苗木行業(yè)對建設花園城市,防風林與綠化帶的種植有著非常重要的意義。近年來,在經(jīng)濟飛速發(fā)展和環(huán)保理念不斷深入人心的形勢下,人們對苗圃綠化植物的需求量快速增長。現(xiàn)有的苗圃庫存統(tǒng)計均是通過人工計數(shù),勞動成本大,效率低,人力資源浪費嚴重,且容易出現(xiàn)統(tǒng)計錯誤。本文研究目的是提供一種基于無人機可見光苗圃圖像的球形植物計數(shù)算法,并配套相關軟件系統(tǒng),以減輕一線工人的勞動負擔。關鍵詞:無人機;球形植物;庫存統(tǒng)計;軟件開發(fā)基于無人機可見光苗圃圖像的球形植物計數(shù)軟件系統(tǒng)開發(fā)文/金珊1,李靖威2(1.中國核電工程有限公司;2.北京林業(yè)大學100193)本文主要探討了無人機苗圃圖像中球形植物的計數(shù)算法,并進行了相關的軟件系統(tǒng)設計。主要技術路線如圖1-1所示:圖1-1技術路線圖2.圖像采集和預處理實驗所使用的航拍工具是大疆公司生產(chǎn)的Phantom4,也稱大疆精靈4。研究地點分別為北京房山西南召苗圃基地、北京昌平小湯山苗圃基地、河南鄢陵龍源花木有限責任公司。采集時間為2016年5月~10月。圖像采集采用蛇形拍攝方法,無人機飛行高度為25m,計算得到一幅圖片能拍攝7083〉拿縉浴S捎諼奕嘶納愕耐計笮⊥ǔT詡窶左右,像素數(shù)為4000*3000,超過了matlab運行時(計算機為32位)的內存,導致程序不能運行,因此對圖像必須進行壓縮(50KB左右)。同時將雜草、人行道或是空闊的不含植物的區(qū)域裁剪,以提高計數(shù)的準確率和程序運行速度。DOI:10.16815/j.cnki.11-5436/s.2018.33.011
2018.11農(nóng)業(yè)信息化>>63農(nóng)業(yè)工程信息化griculturalEngineeringInformationA3.球形植物圖像分割算法對預處理后的圖片的RGB分量各自使用中值濾波,將其轉換至Lab顏色空間。利用Lab顏色模型中a、b層信息,進行K-MEANS聚類,得到只包含植物目標或只包含背景的隨機二值圖像(在這(a)(b)(c)(a)(b)(c)(d)(e)(f)(g)(h)(a)原圖(b)OTSU分割結果(d)(e)圖2-5紅葉石楠圖像采樣圖2-6其它種類植物樣本表2-1紅葉石楠圖像相關數(shù)據(jù)植株高度拍攝高度光強東西株間距南北株間距風向溫度濕度2m25m57600cd3.2m4.6m北至南72.6°F63.9hPa里,定義二值圖像中白像素為有效像素)。在通常情況下,苗圃圖片中背景總面積大于植物總面積,為了排除只包含背景的聚類結果,設定:若聚類后白色像素總面積大于黑色像素總面積,則對圖像取反,反之,,則不采取操作。實驗同時對比了其它幾類圖像分割算法,如圖所示:
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2 MEB記者 何s
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