摘要
本发明公开了一种基于NDVI视频的文冠果幼苗计数方法,包括对多光谱视频帧图像中的文冠果幼苗进行标注获取视频帧样本图,将视频帧样本图随机划分训练集与测试集;构建文冠果幼苗预测模型;根据训练集与测试集对构建的文冠果幼苗预测模型进行训练与验证,获取优化文冠果幼苗预测模型;基于DeepOC‑SORT追踪算法结合优化文冠果幼苗预测模型,以确认连续视频帧中同一株的文冠果幼苗,并赋予文冠果幼苗的唯一识别ID,并根据文冠果幼苗的唯一识别ID确认文冠果幼苗的数量。解决了传统的可见光条件下的文冠果幼苗进行计数时,由于幼苗容易和背景混淆且边界不清晰容易造成漏检,同时由于幼苗之间由于生长情况不同,尺度差异较大,造成文冠果幼苗计数精度与效率低的问题。
技术关键词
文冠果
幼苗
视频帧
计数方法
追踪算法
特征融合网络
样本
特征提取网络
运动状态估计
归一化植被指数
卡尔曼滤波算法
融合特征
模块
匈牙利算法
旋翼无人机
检测头
多尺度特征
边界特征
系统为您推荐了相关专利信息
复杂度
直方图
关键帧
视频编码方法
非临时性计算机可读存储介质
语义分割模型训练
生成方法
深度学习框架
农田
区域高程数据
人机交互系统
生成器网络
分析自然语言
场景
物体