基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法

本发明属于机器视觉测量技术领域，具体涉及基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法，创建多目标优化模型并基于卫星图进行图像采集路径规划，获取最佳图像采集路径；基于最佳图像采集路径进行果园图像采集，对果园图像进行少量标注构建训练集；创建语义分割模型并通过训练集进行初始训练后对未标注图像进行预测，筛选待标注图像进行标注和迭代训练；模型输出每个像素属于绿肥或非绿肥的概率；通过两层图像二值化过程将果园图像中的绿肥区域和果树区域进行标记；基于标记结果获取果园绿肥覆盖数据和果树数据，并制定绿肥补充方案并执行。上述提升了绿肥覆盖测量效率和结果准确性，在全面反映果园绿肥实际覆盖情况的同时降低数据处理负担。