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申请/专利权人：广州极飞科技股份有限公司
摘要：本公开实施方式提供一种用于识别农田土表的方法，包括：获取农田的图像；根据图像得到农田土表的标注；将图像和标注配对以形成配对的数据集，并将数据集分成测试数据集和多组训练数据集；用多组训练数据集和测试数据集分别对语义分割卷积神经网络进行训练和参数优化，最终得到用于识别农田土表的深度学习模型。通过上述技术方案，通过将农田图像及其相关联的农田土表的标注作为配对的数据集对语义分割卷积神经网络进行训练和测试，生成深度学习模型，使用该深度学习模型来基于农田图像识别农田土表。通过这种方式，可以快速生成农田土表标注，通过训练获得识别模型，从而具备识别更复杂场景例如非机械化种植的农田土表识别能力。
主权项：1.一种用于确定农田土表的标注的方法，其特征在于，包括：对农田的图像进行二值化，以提取所述图像中植被所在的区域并生成所述图像的二值化图；确定所述图像中种植行的主方向；以主方向和与主方向垂直的方向作为坐标系，累加主方向上植被像素的数量，以得到累加曲线；确定所述累加曲线的波峰顶点和宽度；根据所述波峰顶点与所述宽度逐行生成种植行矩形条，得到种植行区域二值图，并根据种植行区域二值图得到非作物区域掩膜图；以及根据所述非作物区域掩膜图与所述图像提取土表区域以得到土表的标注；其中，所述累加主方向上植被像素的数量，以得到累加曲线包括：将所述二值化图旋转至所述主方向处于垂直方向；将旋转后的所述二值化图扩展至正方形，其中所述正方形的边长长度等于所述二值化图的对角线长度；用零值填充所述正方形中二值化图以外的区域；逐列对所述主方向的非零像素个数进行计数，以生成累加曲线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州极飞科技股份有限公司 用于识别农田土表的方法、装置、农用机械及介质
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