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申请/专利权人：吉林省林业科学研究院(吉林省林业生物防治中心站)
摘要：本发明属于图像处理领域，公开了一种红松生长情况分析系统，包括数据获取模块、树叶长度预测模块、图像分割模块和图像识别模块；数据获取模块用于获取红松生长过程中的影响因素；树叶长度预测模块用于预测红松的树叶长度；图像分割模块用于将包含红松的树叶的图像分为多个子图像，并分别在每个子图像中获取树叶区域；图像识别模块用于对树叶区域进行识别，判断树叶区域是否生长正常。本发明的子图像的大小并不是提前指定的，而是基于预测模型得到的，因此，本发明的子图像的大小能够更好地与不同的生长速度红松相适应，有利于得到更加合理的子图像的大小，从而提高了获得的树叶区域的准确程度。
主权项：1.一种红松生长情况分析系统，其特征在于，包括数据获取模块、树叶长度预测模块、图像分割模块和图像识别模块；数据获取模块用于获取红松生长过程中的影响因素；树叶长度预测模块用于根据包含红松的树叶的图像的拍摄时刻获取影响因素的集合，并基于影响因素的集合预测红松的树叶长度；图像分割模块用于基于红松的树叶长度将包含红松的树叶的图像分为多个子图像，并分别在每个子图像中获取树叶区域；图像识别模块用于对树叶区域进行识别，判断树叶区域是否生长正常；其中，影响因素的集合预测红松的树叶长度，包括：根据红松的树龄获取对应的预先训练好的预测模型；将影响因素的集合输入到预测模型中进行计算，由预测模型输出红松的树叶长度；其中，基于红松的树叶长度将包含红松的树叶的图像分为多个子图像，包括：计算包含红松的树叶的图像中的一个像素点所对应的实际长度L1；用L2表示由预测模型输出的红松的树叶长度；则子图像中的像素点的行数和列数均为；将包含红松的树叶的图像分为多个像素点的行数和列数均为的子图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林省林业科学研究院(吉林省林业生物防治中心站) 一种红松生长情况分析系统
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