一种基于多角度图像的作物生长检测与评估方法

本发明提供一种基于多角度图像的作物生长检测与评估方法，属于基于计算机数据处理的作物生长评估技术领域。首先采集作物图像；基于作物特征感知模型提取多尺度特征，利用残差编码块增强重叠边界识别，通过自注意力机制与多通路反卷积优化分割精度，实现作物检测与实例分割；进一步设计跨帧匹配策略，先以检测框特征相似度粗匹配追踪植株，再融合形状梯度和局部纹理特征细粒度对齐实例，逐帧整合生长指标；最后利用k‑means聚类算法获取作物的整体生长特征，基于数据分析获取作物细节生长特征，并根据两类特征计算得到作物生长评估结果。本发明形成了从数据采集、特征感知到生长评估的精准监测体系，高效准确实现了对作物生长情况的评估。