一种基于机器视觉的青菜生长速率预测方法

本发明公开了一种基于机器视觉的青菜生长速率预测方法，包括以下步骤：采集青菜冠层图像，并对图像数据做数据预处理；通过对比不同网络框架下的多种模型在多种超参数配置下的表现，选出最优模型，并利用最优模型将冠层图像分割为前景信息和背景信息，统计前景部分像素数量；设计动态像素标定与比例因子校正方法，计算单个像素面积；将前景像素数量与单个像素面积相乘联立成冠层投影面积计算公式，并绘制“时间‑面积”曲线图，实现冠层叶面积的计算；基于“时间‑面积”曲线图，划分青菜生长周期的各个阶段。本发明具有非破坏性、高精度及适应性强的特点，精确计算叶片冠层面积，可应用于温室种植、智能农场等场景。