摘要
本发明公开了烟苗育苗期生长状态判别和出苗率检测方法及相关装置,涉及烟苗育苗技术领域。其中,该烟苗育苗期生长状态判别和出苗率检测方法,包括:采集育苗过程中各苗龄的苗盘图像;苗盘图像预处理并分割生成苗穴格子图;利用Labelimg工具对苗穴子图进行幼苗类别及定位框标注并随机切分数据集,基于深度学习算法对标注后的苗穴子图数据进行模型训练,训练出烟苗育苗期目标判别和出苗率检测模型。本发明,解决目前苗期作物的群体生长检测大多局限于固定苗龄状态,现有技术虽然可以实现不同穴格烟苗的生长状态分级,但局限于固定苗龄,无法扩展到烟苗全生育期的生长状态监测,或局限于单株成年期作物的生长检测,无法扩展到多株群体生长状态监测的问题。
技术关键词
深度学习算法
算法模型
烟苗育苗技术
育苗盘
分块
定位框
注意力机制
分辨率
苗期作物
幼苗
切割算法
策略
模型训练模块
图像采集模块
数据
指标
类间方差