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申请/专利权人：湖南省第二测绘院

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的巡田方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过预设作物特征集识别目标图像中的作物得到目标作物行和杂草行，再通过灰度共生矩阵分割杂草行中不同形态杂草得到杂草特征集，为后续第二杂草区域的杂草识别提供了数据支持，并将杂草行中的杂草进行标记得到第一杂草区域，根据预设作物特征集和杂草特征集对目标作物行进行区域划分得到混合区域，再通过对比特征集对混合区域进行比较得到第三杂草区域，通过第一杂草区域、第二杂草区域和第三杂草区域得到除草方案，从而解决了杂草和农作物混合生长的情况下，很难准确区分和识别杂草的问题。

主权项：1.一种基于机器学习的巡田方法，其特征在于，所述方法包括:对无人机采集的多光谱图像进行像素化和二值灰度变换得到目标图像，通过预设作物特征集识别所述目标图像中的作物得到目标作物行，剩余区域记为杂草行；所述预设作物特征集包括检测作物在不同生长环境和不同生长阶段对应图像的特征；通过灰度共生矩阵分割所述杂草行中不同形态杂草得到杂草特征集，并将所述杂草行中各个杂草区域对应的像素进行标记得到第一杂草区域；将所述杂草特征集和所述预设作物特征集进行特征融合得到对比特征集；根据所述预设作物特征集和所述杂草特征集将所述目标作物行分成作物区域、第二杂草区域和混合区域；所述作物区域为所述目标作物行中仅包括作物的区域；所述第二杂草区为所述目标作物行中仅包括杂草的区域；所述混合区域为所述目标作物行中作物与杂草重合区域；获取所述混合区域的特征集与所述对比特征集进行比较得到第三杂草区域；根据所述第一杂草区域、所述第二杂草区域和所述第三杂草区域得到除草方案；将所述杂草特征集和所述预设作物特征集进行特征融合得到对比特征集包括：确定第一图像的图像周长和第一面积，确定第二图像的第二面积，根据所述图像周长、所述第一面积和所述第二面积得到目标放置图像数量；所述第一图像为所述预设作物特征集中任意图像；所述第二图像为所述杂草特征集中任意图像；所述第二图像小于所述第一图像；以所述第一图像为下层图像，所述第二图像为上层图像，将所述第二图像沿所述第一图像边缘按所述目标放置图像数量随机位置放置并进行图像融合得到对比特征集；根据所述图像周长、所述第一面积和所述第二面积得到目标放置图像数量包括：根据得到目标放置图像数量；其中，为所述目标放置图像数量，为预设参数，为所述第一面积，为所述图像周长，为所述第二面积。

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