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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明公开了一种基于无人机影像的区域速生林密度精确统计方法，包括：通过无人机搭载RGB摄像机，对不可种植区的速生林覆盖区域进行俯拍；构建速生林植株追踪计数模型和不可种植区语义分割模型；根据速生林木生长状态与林场分布的地形和面积，确定无人机航拍飞行计划，将航拍影像输入到速生林植株追踪计数模型中进行检测，得到植株的数量；根据无人机的飞行高度、速度、轨迹与图像拼接的现实需求，筛选无人机航拍影像，抽取关键帧，构建全林场航拍地图，利用训练好的分割模型分割出图像中的不可种植区，结合摄像头参数以及无人机的飞行高度，得出可种植速生林的面积，经计算可得速生林的密度。本发明方便规划种植，提高经济效益。

主权项：1.一种基于无人机影像的区域速生林密度精确统计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过无人机搭载RGB摄像机，对不可种植区的速生林覆盖区域进行俯拍，并进行预处理；步骤2：构建基于YoloV5和Deepsort算法的速生林植株追踪计数模型和基于U-net神经网络的不可种植区语义分割模型；步骤3：根据速生林的生长状态以及待检测区域的面积，确定无人机飞行高度，规划无人机的飞行轨迹和飞行速度，对待检测区域进行航拍，将航拍影像输入到基于YoloV5和Deepsort算法的速生林追踪计数模型中进行检测，对检测到的速生林植株分配ID以进行计数；步骤4：筛选无人航拍RGB影像以进行图像拼接，得到完整的航拍区域图像，利用U-net语义分割模型分割出图像中的不可种植区，结合摄像头参数以及无人机的飞行高度，可得实际可种植速生林的面积，经计算可得精确的速生林的密度；步骤4中，精确获取速生林密度的操作包括：1根据无人机的飞行高度、所搭载摄像头的焦距和底片面积的参数，可得到无人机航拍影像单帧对应的实际地表面积；2在进行图像拼接时，由于视频中相邻两帧之间的位移量很小，重叠程度大，因此在实际图像拼接的操作中，不需要将所有的视频帧都进行图像拼接，根据无人机的飞行轨迹和飞行速度，隔段时间从待检测区域航拍视频中抽取一帧，最终就能得到参与图像拼接的视频帧的集合；3使用SIFT算法提取参与图像拼接的视频帧的特征点，匹配两幅视频帧重叠区域的特征点，再根据匹配的特征点计算单应性矩阵，可得到一视频帧相对另一视频帧的位置，从而实现图像拼接，得到完整的航拍区域图像；4在进行语义分割时，考虑到拼接得到的完整图像的像素高、尺寸大，若对图片进行压缩，则图片细节损失严重；因此将图片分割成分辨率相同的子图片合集，输入已建立的U-net语义分割模型，分割出图像中不可种植区，最终得到无人机航拍区域的实际可种植面积；5将在Step4中统计到的速生林植株总数，除以无人机航拍区域的实际可种植面积，可精确得到速生林的密度。

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权利要求：

百度查询： 南通大学 一种基于无人机影像的区域速生林密度精确统计方法