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申请/专利权人：辽宁省水稻研究所
摘要：本发明公开了一种基于无人机图像识别检测水稻倒伏的方法及系统，具体涉及农业技术领域；通过在无人机上设置高分辨率相机，并结合卷积神经网络模型对捕捉到的水稻田图像数据进行分析，可以实现对水稻田的全面、精准监测，及时识别水稻的生长状态和倒伏情况，根据检测报告调整农机作业路线和田间管理时间，确保农机优先处理倒伏区域，提高田间管理的效率和精准度，从而提升水稻的整体生长质量，减少产量损失，优化资源配置，显著提高农业生产的智能化和效率。
主权项：1.一种基于无人机图像识别检测水稻倒伏的方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：在无人机上设置高分辨率相机，用于实时捕捉地区中水稻田的数量并将其划分为若干个监测区域，且根据预设的无人机航拍路径实时获取不同角度和时段的各监测区域图像数据，确保对水稻田的全面监测；S2：对无人机高分辨率相机捕捉到的水稻田的图像数据进行预处理后，通过卷积神经网络模型提取图像数据中与水稻相关的颜色特征和形态特征；S3：对图像数据中水稻的颜色特征和形态特征的参数变化情况进行分析，根据分析结果评估各个监测区域的水稻生长状态；S4：根据各个监测区域内水稻生长状态的评估结果，将水稻的生长状态划分为正常生长状态和倒伏状态，并将倒伏状态对应的水稻田监测区域划分为倒伏监测区域；S5：将倒伏区域进行汇总和统计，并生成对应的检测报告，根据检测报告调整农机作业路线和田间管理时间，以提高对水稻的检测效率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁省水稻研究所 一种基于无人机图像识别检测水稻倒伏的方法及系统
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