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申请/专利权人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心

摘要：本发明提供一种自适应权重调整的玉米水分亏缺诊断方法以及装置，应用于作物水分亏缺判断领域，上述方法包括：获取作物表型特征、土壤特征以及环境特征；按照玉米的生育期进行特征提取，确定与每个生育期对应的关键特征参数，其中，生育期包括苗期、拔节期、抽雄吐丝期、灌浆成熟期；确定关键特征参数对于玉米水分亏缺的影响力指标；确定影响力指标大于影响力指标阈值的目标特征参数；将目标特征参数输入至预训练的深度卷积神经网络，得到由预训练的深度卷积神经网络输出的玉米的水分亏缺程度，其中，目标特征参数的权重是基于目标特征参数的信息熵自适应调整的；通过本发明能够准确诊断玉米的水分亏缺情况。

主权项：1.一种自适应权重调整的玉米水分亏缺诊断方法，其特征在于，包括：获取作物表型特征、土壤特征以及环境特征，其中，所述作物表型特征是由图像传感器采集的、所述土壤特征是由土壤传感器采集的、所述环境特征是由环境传感器采集的；按照玉米的生育期进行特征提取，确定与每个所述生育期对应的关键特征参数，其中，所述生育期包括苗期、拔节期、抽雄吐丝期、灌浆成熟期；确定所述关键特征参数对于玉米水分亏缺的影响力指标；确定所述影响力指标大于影响力指标阈值的目标特征参数，其中，所述影响力指标阈值是根据所述生育期进行设置的；将所述目标特征参数输入至预训练的深度卷积神经网络，得到由所述预训练的深度卷积神经网络输出的所述玉米的水分亏缺程度，其中，所述目标特征参数的权重是基于所述目标特征参数的信息熵自适应调整的；在所述将所述目标特征参数输入至预训练的深度卷积神经网络，得到由所述预训练的深度卷积神经网络输出的所述玉米的水分亏缺程度之前，所述方法还包括：将每个所述生育期的所述目标特征参数按照时间顺序排序，构建与每个所述生育期对应的时序特征矩阵；确定所述时序特征矩阵中的每个特征参数的特征参数比重；根据每个所述特征参数比重，确定所述每个特征参数的信息熵；将常数1与所述信息熵的差值作为变异系数；确定所述每个特征参数的变异系数的加和值，将所述每个特征参数的变异系数与所述加和值的比值，作为所述每个特征参数的权重；对所述每个特征参数的权重进行时序分析，确定时序分析结果，其中，所述时序分析结果用于表示所述权重随时间的变化趋势；基于所述时序分析结果设置权重阈值，在所述特征参数的权重超过所述权重阈值时，调整所述特征参数的权重。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 自适应权重调整的玉米水分亏缺诊断方法以及装置