摘要
本发明公开了一种基于语义感知的无人机RGB图像超分辨率重建的作物器官表型分析方法,所述方法包括:采集不同飞行高度的图像,构建语义引导数据集和退化数据集;构建用来模拟高飞行高度下低分辨率无人机图像的退化模型并训练;根据语义感知的超分辨率算法对无人机采集的RGB图像进行超分辨率重建;基于超分辨率重建图像进行器官表型提取;本发明相较于传统方法,能够有效解决不同飞行高度图像中同一地物的尺度变化、田间难以通过无人机采集配对图像以及缺乏语义引导导致重建效率低和纹理不真实的问题,提升高飞行高度无人机RGB图像的空间分辨率,兼顾时间和空间分辨率,进而提高器官表型提取精度。
技术关键词
表型分析方法
图像超分辨率重建
超分辨率重建图像
无人机
退化模型
生成超分辨率图像
语义特征
上采样
双三次插值
数据
编码器
泊松噪声
阶段
深度学习算法
图像块
双线性插值
系统为您推荐了相关专利信息
区域无人机
模拟退火算法
路径规划方法
搜索无人机
多任务
定位补偿方法
三维地理坐标
校正
房屋
地理坐标信息
水平位移监测
变形监测方法
监测点
三维地质模型
标靶
飞行数据采集方法
无人机
氢能
飞行数据采集系统
参数