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申请/专利权人：泰安市园林绿化管理服务中心

摘要：本发明提供一种园林精细化管理与自动检测方法，涉及图像处理技术领域，方法具体包括：利用无人机设备对园林进行巡检，并采集巡检视频，得到关键帧图像集；将所述关键帧图像集输入至植物类别检测网络中，得到各个关键帧图像中的植物类别和植物区域；将各个关键帧图像中的植物区域进行切分得到植物上区域图像和植物下区域图像，分别输入至叶片分割模型中，得到植物上区域图像叶片位置信息和植物下区域图像叶片位置信息；根据植物上区域图像叶片位置信息和植物下区域图像叶片位置信息，进行缺水检测，并生成各个植物的维护信息。通过上述步骤，本发明能够识别园林中的各类植物，提高园林管理的效率，减少对人工的依赖，还能精确调整植物养护措施。

主权项：1.一种园林精细化管理与自动检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：利用无人机设备对园林进行巡检，并采集巡检视频，得到关键帧图像集；S2：将所述关键帧图像集输入至植物类别检测网络中，得到各个关键帧图像中的植物类别和植物区域；S3：将各个关键帧图像中的植物区域进行切分得到植物上区域图像和植物下区域图像，分别输入至叶片分割模型中，得到植物上区域图像叶片位置信息和植物下区域图像叶片位置信息；S4：根据植物上区域图像叶片位置信息和植物下区域图像叶片位置信息，进行缺水检测，并生成各个植物的维护信息；所述生成各个植物的维护信息具体包括：根据步骤S2所确定的植物类别，判断植物水分依赖系数W，高水分依赖植物、中等水分依赖植物、低水分依赖植物的水分依赖系数分别为3、2、1，设定最大灌溉量，则各个植物的灌溉量为：；其中，Score为缺水分数，θ为预设缺水程度阈值，V为植物的灌溉量；其中，根据植物上区域图像叶片位置信息和植物下区域图像叶片位置信息，进行缺水检测，并生成各个植物的维护信息之前，还包括计算植物的形状差异指数和颜色差值指数和缺水分数：S41：根据叶片位置信息分别计算植物上区域图像和下区域图像中各个叶片的像素面积和叶片的边缘像素长度;S42:根据叶片位置信息分别计算植物上区域图像和下区域图像中各个叶片的平均颜色值;S44:分别计算植物上区域图像和植物下区域图像的形状差异指数：和颜色差异指数，并计算缺水分数；其中，SI和CI分别表示形状差异指数和颜色差异指数，和分别表示植物上区域图像和植物下区域图像中叶片个数，和分别表示上区域图像和植物下区域图像中第m个叶片的边缘像素长度，和分别表示上区域图像和植物下区域图像中第m个叶片的像素面积，和分别表示上区域图像和植物下区域图像中第m个平均颜色值，α和β为权重系数。

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