本申請屬于圖像處理，尤其涉及一種基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在果園或綠化帶中的果樹，果實由于成熟、風力或者降水等多種原因，會存在從果樹上落下的現(xiàn)象，需要對這種現(xiàn)象進行風險預測，以控制對農(nóng)業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響和危害。

2、目前，主要是對果實的顏色進行觀察，判斷果實的成熟度，進而預測果實的掉落風險，這種風險預測的方法并不準確。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此，本申請?zhí)岢鲆环N基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法及裝置，能夠?qū)麡涞墓麑嵉袈滹L險進行精準地預測。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，該方法包括：

3、獲取目標果樹的果樹三維模型的冠層正攝圖，并確定所述目標果樹的高度信息；

4、在所述冠層正攝圖中確定所述目標果樹的第一花朵區(qū)域集；

5、基于所述第一花朵區(qū)域集，對所述目標果樹的果實進行預測，得到所述目標果樹的果實預測信息；

6、基于所述果實預測信息和所述目標果樹的高度信息，預測所述目標果樹的果實掉落風險。

7、根據(jù)本申請的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，通過冠層正攝圖中的第一花朵區(qū)域集，根據(jù)花朵與果實之間的轉(zhuǎn)換關系，對目標果樹的果實進行預測和估算，結(jié)合高度信息，實現(xiàn)了在早期對果實掉落風險進行精準地預測，為后續(xù)合理地管理影響果實掉落風險的因素提供充足的時間和數(shù)據(jù)支撐。

8、根據(jù)本申請的一個實施例，所述基于所述第一花朵區(qū)域集，對所述目標果樹的果實進行預測，得到所述目標果樹的果實預測信息，包括：

9、確定所述第一花朵區(qū)域集中花朵區(qū)域的面積均值和直徑均值；

10、根據(jù)每個所述花朵區(qū)域的區(qū)域面積與所述面積均值的數(shù)值關系，以及區(qū)域直徑與所述直徑均值之間的數(shù)值關系，在所述第一花朵區(qū)域集中確定第二花朵區(qū)域集；

11、根據(jù)所述第二花朵區(qū)域集，確定所述果實預測信息。

12、根據(jù)本申請的一個實施例，所述根據(jù)所述第二花朵區(qū)域集，確定所述果實預測信息，包括：

13、根據(jù)所述目標果樹的花朵損失系數(shù)，確定所述第二花朵區(qū)域集對應的第三花朵區(qū)域集；

14、基于所述目標果樹的花朵果實轉(zhuǎn)化率和所述第三花朵區(qū)域集，得到所述果實預測信息。

15、根據(jù)本申請的一個實施例，所述基于所述果實預測信息和所述目標果樹的高度信息，預測所述目標果樹的果實掉落風險，包括：

16、根據(jù)所述果實預測信息，構(gòu)建果實風險項；

17、基于所述果實風險項和所述高度信息，得到所述果實掉落風險。

18、根據(jù)本申請的一個實施例，所述確定所述目標果樹的高度信息，包括：

19、獲取所述目標果樹的樹干高度；

20、對所述冠層正攝圖進行二值化處理；

21、對二值化的所述冠層正攝圖進行像素遍歷，得到所述目標果樹的冠層高度；

22、根據(jù)所述冠層高度和所述樹干高度，確定所述高度信息。

23、根據(jù)本申請的一個實施例，所述在所述冠層正攝圖中確定所述目標果樹的第一花朵區(qū)域集，包括：

24、通過深度語義分割網(wǎng)絡，對所述冠層正攝圖中的花朵區(qū)域進行分割，得到所述第一花朵區(qū)域集，所述深度語義分割網(wǎng)絡是通過冠層樣本集訓練得到的。

25、根據(jù)本申請的一個實施例，所述獲取目標果樹的果樹三維模型的冠層正攝圖，包括：

26、獲取所述目標果樹的多個果樹圖像；

27、基于所述果樹圖像，對所述目標果樹進行三維重構(gòu)，得到所述果樹三維模型，以確定所述果樹三維模型的果樹正攝圖；

28、對所述果樹正攝圖進行分割，得到所述冠層正攝圖。

29、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測裝置，該裝置包括：

30、獲取模塊，用于獲取目標果樹的果樹三維模型的冠層正攝圖，并確定所述目標果樹的高度信息；

31、第一處理模塊，用于在所述冠層正攝圖中確定所述目標果樹的第一花朵區(qū)域集；

32、第二處理模塊，用于基于所述第一花朵區(qū)域集，對所述目標果樹的果實進行預測，得到所述目標果樹的果實預測信息；

33、第三處理模塊，用于基于所述果實預測信息和所述目標果樹的高度信息，預測所述目標果樹的果實掉落風險。

34、第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如上述第一方面所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法。

35、第四方面，本申請?zhí)峁┝艘环N非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述第一方面所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法。

36、第五方面，本申請?zhí)峁┝艘环N芯片，所述芯片包括處理器和通信接口，所述通信接口和所述處理器耦合，所述處理器用于運行程序或指令，實現(xiàn)如第一方面所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法。

37、第六方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述第一方面所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法。

38、本申請的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本申請的實踐了解到。

技術(shù)特征：

1.一種基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，所述基于所述第一花朵區(qū)域集，對所述目標果樹的果實進行預測，得到所述目標果樹的果實預測信息，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二花朵區(qū)域集，確定所述果實預測信息，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，所述基于所述果實預測信息和所述目標果樹的高度信息，預測所述目標果樹的果實掉落風險，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，所述確定所述目標果樹的高度信息，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，所述在所述冠層正攝圖中確定所述目標果樹的第一花朵區(qū)域集，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法，其特征在于，所述獲取目標果樹的果樹三維模型的冠層正攝圖，包括：

8.一種基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項所述基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法。

10.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項所述的基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種基于無人機圖像的芒果果實掉落危害智能預測方法及裝置，屬于圖像處理技術(shù)領域。方法包括：獲取目標果樹的果樹三維模型的冠層正攝圖，并確定目標果樹的高度信息；在冠層正攝圖中確定目標果樹的第一花朵區(qū)域集；基于第一花朵區(qū)域集，對目標果樹的果實進行預測，得到目標果樹的果實預測信息；基于果實預測信息和高度信息，預測目標果樹的果實掉落風險。該方法能夠?qū)麡涞墓麑嵉袈滹L險進行精準地預測。

技術(shù)研發(fā)人員：夏浪,楊鵬,趙芬,梁湖清,唐孟雄,吳文斌,余強毅,查燕
受保護的技術(shù)使用者：中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6