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一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法

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一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法

本发明属于果树修剪,更具体地,涉及一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法。


背景技术:

1、油茶树是我国特有的一种木本油料植物,具有重要的经济价值和生态价值,主要分布在我国的南方地区。油茶树的果实可以榨油,油茶籽油具有很高的营养价值,被誉为“东方橄榄油”。此外,油茶树还具有水土保持、净化空气、改善土壤结构等生态功能。但由于品种众多,管理混杂,导致油茶产量不稳定。目前,油茶树的修剪还是主要依靠人工修剪。尽管油茶树剪枝农艺已经相对完善,如cn108990658a和cn106818262a都完整介绍了油茶树从幼苗期到盛果期的剪枝农艺。但由于剪枝工人对树体树势的判断存在着误差,不能做到剪枝农艺中的“因树制宜”。而且要满足剪枝农艺中的“因树制宜”,需要大量的人力物力,成本太高,所以急需一种能够适用于机械化的智能辨别不同树势的剪枝方法,从而降低油茶产业的管理成本,提高收益。


技术实现思路

1、本发明的目的包括提供一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,以改善至少部分上述问题。

2、本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现:

3、一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,包括以下步骤:

4、步骤1:获取油茶树树树冠最大直径信息;

5、步骤2:通过正态分布规律对树冠最大直径信息进行整理分析,设定不同树势的树冠直径区间;

6、步骤3:根据油茶树不同树势的修剪规则制定相对应的剪枝策略。

7、进一步地,所述步骤1的具体步骤如下所示:

8、步骤1.1:利用深度相机在油茶树的正上方获取树冠的图像信息和深度信息,并将所获取图像中模糊的图像进行剔除,建立油茶树树冠数据集;

9、步骤1.2:将步骤1.1中的油茶树树冠数据集通过训练好的yolov8-seg模型进行处理,得到油茶树树冠检测结果图,所述油茶树树冠检测结果图包含了油茶树树冠轮廓的检测信息和油茶树树冠轮廓的二维图像位置信息;

10、步骤1.3:将步骤1.2中得到的油茶树树冠检测结果图先进行形态学处理,再进行树冠轮廓的检测,确定树冠轮廓中水平距离下最远两点的二维图像位置信息;

11、步骤1.4:将步骤1.1中获取的深度信息与步骤1.3中得到的树冠轮廓中水平距离下最远两点的二维图像位置信息进行融合,计算得到油茶树树冠的最大直径信息。

12、进一步地,所述步骤2的具体步骤如下所示:

13、步骤2.1:根据步骤1中的方法将油茶基地中所有油茶树的树冠最大直径信息进行测量收集,建立油茶树树冠直径数据集;

14、步骤2.2:根据正态分布规律中的“σ原则”,将油茶树的树冠最大直径区间分为(0,μ-σ]、(μ-σ,μ+σ]和(μ+σ,+∞),其中μ代表所测油茶树树冠最大直径的均值,σ代表标准差,以对应油茶树的不同生长情况。

15、进一步地,所述步骤3的具体步骤如下所示:

16、步骤3.1:根据油茶树树势的生长情况将油茶树分为弱树、普通树和强树,所述的弱树、普通树和强树的树冠最大直径区间分别对应为(0,μ-σ]、(μ-σ,μ+σ]和(μ+σ,+∞);

17、步骤3.2:根据油茶树剪枝农艺,将树体的修剪强度分为轻剪、中剪和重剪,所述轻剪为修剪油茶树中的脚枝、病虫枝、枯枝、损伤枝和细弱的结果枝,所述中剪为在轻剪的基础上增加对下垂枝、内膛交叉枝、重叠枝和徒长枝的修剪,所述重剪为在轻剪和中剪基础上增加对下垂枝、内膛交叉枝和重叠枝的修剪量,以达到修改树体结构的目的;

18、步骤3.3:根据油茶树剪枝要求,将所述的弱树、普通树和强树分别对应着重剪、中剪和轻剪的修剪策略,以满足不同树势情况下的剪枝需求。

19、进一步地,所述步骤2.2中油茶树的树冠最大直径区间不局限于以上区间,可根据相应情况调整区间数量及范围。

20、进一步地,所述步骤3.1中将油茶树分为弱树、普通树和强树不局限于以上三类,可根据相应情况调整分类数量,所述步骤3.2中将树体的修剪强度分为轻剪、中剪和重剪不局限于以上三类,可根据相应情况调整修剪强度类型数量。

21、综上所述,由于采用以上的技术方案,本发明的有益效果是:

22、本发明能够通过采集大量的油茶树树冠最大直径数据,利用正态分布规律将不同树势情况的树体进行区间分类,并将深度学习模型与双目相机相结合,能够自主计算出所需油茶树树冠的最大直径,再与树冠直径区间进行比对,确定树势情况,制定相应的剪枝策略,大大减少了人力物力成本,增加了剪枝农艺中“因树制宜”的可行性。



技术特征:

1.一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,所述步骤1的具体步骤如下所示:

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,所述步骤2的具体步骤如下所示:

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,所述步骤3的具体步骤如下所示:

5.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,所述步骤2.2中油茶树的树冠最大直径区间不局限于以上区间,可根据相应情况调整区间数量及范围。

6.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法,其特征在于,所述步骤3.1中将油茶树分为弱树、普通树和强树不局限于以上三类,可根据相应情况调整分类数量,所述步骤3.2中将树体的修剪强度分为轻剪、中剪和重剪不局限于以上三类,可根据相应情况调整修剪强度类型数量。


技术总结
本发明提供了一种基于机器视觉的油茶树不同树势的剪枝方法。首先将人工测量的大量油茶树树冠最大直径数据按正态分布规律进行整理,得到不同树势下的树冠最大直径区间;其次通过深度学习模型与双目相机结合,计算出所需测量的油茶树树冠最大直径,并与得到的树冠最大直径区间进行比对,确定油茶树的树势生长情况;最后,根据树势的生长情况制定相对应的剪枝策略。

技术研发人员:陈平录,黄峰,段显标,许静,刘木华
受保护的技术使用者:江西农业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40162160 】

技术研发人员:陈平录,黄峰,段显标,许静,刘木华
技术所有人:江西农业大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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陈平录黄峰段显标许静刘木华江西农业大学
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