摘要
本发明涉及农业信息化与计算机视觉交叉技术领域,具体是一种面向设施农业作物生长监测的图像拼接方法,包括:获取拼接图像数据集;构建设施农业图像实时拼接模型;对设施农业图像实时拼接模型进行训练,直至训练完成;将待拼接的图像输入已训练完成的设施农业图像实时拼接模型中,输出接缝拼接图像;设施农业图像实时拼接模型由依次连接的多任务特征提取模块‑联合优化处理模块以及自适应接缝生成模块构成:其中,多任务特征提取模块采用共享编码器架构,特征提取时采用7×7深度可分离卷积和通道注意力配合工作。本发明相比现有技术提升了齐鲁棒性。同时,利用高频残差学习,保留图像细节,降低拼接伪影的产生。
技术关键词
作物生长监测
设施农业
图像拼接方法
拼接模型
特征提取模块
频域特征
接缝
计算机视觉交叉技术
编码器架构
多任务
超分辨率重建图像
分支
保留图像细节
图像像素
面向作物
频段
双三次插值
注意力
特征描述符
系统为您推荐了相关专利信息
分布特征
强化水体
颜色直方图
颜色特征提取
序列
广告精准投放方法
注意力
面部微表情
分类器
指数衰减函数
顶点特征
调控系统
神经网络模型
路边单元
车辆终端
焊缝缺陷检测系统
厚度检测模块
智能检测模块
红外热像仪
温控模块
火焰燃烧状态
图像多阈值分割
识别方法
遗传算法
统计特征