(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210027480.5 (22)申请日 2022.01.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114332657 A (43)申请公布日 2022.04.12 (73)专利权人 兰州大学 地址 730000 甘肃省兰州市城关区天水南 路222号 (72)发明人 常生华　侯扶江　王召锋　彭泽晨　 李春杰　 (74)专利代理 机构 北京惠森至诚知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11992 专利代理师 王园园 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01)G06V 20/40(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) A01G 22/00(2018.01) (56)对比文件 CN 112070152 A,2020.12.1 1 CN 103563629 A,2014.02.12 CN 1073159 99 A,2017.1 1.03 CN 109858487 A,2019.0 6.07 审查员 耿美晓 (54)发明名称 一种调控黄帚橐吾种群密度的方法 (57)摘要 本申请提出了一种调控黄帚橐吾种群密度 的方法及系统， 包括以下特征： 步骤S1、 利用无人 机拍摄高寒牧区指定区域的图像或视频； 步骤 S2、 对所述图像或关键帧进行识别， 获得黄帚橐 吾群落； 步骤S3、 对所述指定区域进行网格划分， 形成多个子网格， 并获得各网格区域内的黄帚橐 吾群落密度或盖度； 步骤S4、 根据各网格区域内 的不同密度或盖度， 采用与之对应的调控方式进 行调控。 本申请的黄帚橐吾调控 方式有效利用植 物的生长特点， 将种群密度控制在合理水平， 对 牧区安全无污染， 保持草地生态系统的完整， 而 且还引入了机器视觉的技术， 能够对种群进行智 能识别， 降低了人工成本， 克服了需要频繁入高 寒地观察且人工观察或统计不 准确的问题。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114332657 B 2022.09.16 CN 114332657 B 1.一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 包括以下 特征： 步骤S1、 利用无 人机拍摄高寒牧区指定区域的视频， 并提取视频中的高清关键帧； 步骤S2、 对所述关键帧进行识别， 获得黄帚橐吾群落； 步骤S3、 对所述指定区域进行网格划分， 形成多个子网格， 并获得各网格区域内的黄帚 橐吾群落密度或盖度； 步骤S4、 根据各网格区域内的不同密度或盖度， 采用与之对应的调控方式进行调控； 其 中， 步骤S2包括以下步骤： 步骤S21、 采用图像分割的方式进行黄帚橐吾的分割： 其中Gradient (x ,y) 表示像素点 (x ,y)的初始梯度值 ； 分别表示在窗口D区域内的梯度均值、 最小值、 最 大值； Gra 表示最终梯度值； S＝watershed(Gra)， 其中S表示 最后的分割结果； 所述 watershed表示分割算法； 步骤S22、 采用深度神经网络完成像素级识别， 所述深度神经网络包含有输入层、 一个 或多个隐含层、 输出层； 所述输入层用于 接收无人机采集的关键帧信息； 所述输出层用于 输出各个像素点关于 黄帚橐吾的分类信息； 所述隐含层包 含一个或多个卷积层、 一个或多个池化层； 所述深度学习模型采用的损失函数为交叉熵损失函数； 所述池化方法如下： xe＝f(weφ(ue)) ue＝(1‑we)φ(xe‑1)； 其中， xe表示当前层的输出， ue用以表示函数φ的输入， we表示当前层的权重， φ表示交 叉熵损失函数， xe‑1表示上一层的输出； 所述 N表示样本 数据集的大小， i取值1～N； Qyi表示样本x i在其标签yi处的权重， Myi表示样本 xi在其标签yi处的偏差， Mj表示输出节点j处的偏差； 步骤S23、 将步骤S2 1分割结果作 为第一标记信息， 将得到的黄帚橐吾像素点分离出来， 并进行标记， 与步骤S2 2的输出层结果进行融合， 获得黄帚橐吾群落。 2.根据权利要求1所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 利用步骤S1获取到的所 述关键帧拼接成包含特定区域的全景图， 所述特定区域指包含黄帚橐吾种群密度与其它区 域明显不同的区域， 该 特定区域可包 含一个或多个子网格， 形成合并的网格区域。 3.根据权利要求1所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 所述步骤S2中的识别方 法， 采用语义分割网络完成像素级的识别， 而非对 具体的对象进 行识别， 识别时综合利用颜权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114332657 B 2色、 纹理以及形状特 征。 4.根据权利要求1所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 在所述步骤S3中进行网 格划分时， 按照指定面积或指定的形状进行子网格划分。 5.根据权利要求4所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 指定区域的指定形状为 正方形、 长方形、 三角形、 圆形或其它形状。 6.根据权利要求5所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 当指定形状为正方形或 长方形时， 指定区域的面积为M *N,其中， M， N均为大于 0的自然数， 单位 为米。 7.根据权利要求1所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 为方便计算并且使得后 续的调控更加具有可操作性， 将邻近网格中具有相似黄帚橐吾种群形态的子网格进行合 并。 8.根据权利要求7所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 将各子网格或合并后的 子网格按照密度划分为三种区域： 第一区域， 密度≤5株/m2； 第二区域， 密度5 ‑10株/m2； 第三 区域， 密度≥10株/m2； 或者按照盖度划分为三种区域： 第一区域， 盖度 ≤10％； 第二区域， 盖 度10‑30％； 第三区域， 盖度≥3 0％。 9.根据权利要求8所述的一种调控黄帚橐吾种群密度的方法， 所述调控具体包括： 1)放牧处理： 在牧草返青前进行放牧， 时间在3 ‑4月份， 放牧家畜选择藏羊和牦牛， 采用 单独放牧或混合放牧方式， 以20 ‑30头·月/ha放牧强度进行放牧， 放牧一次即可， 牧草盖度 在15‑25％之间即可停止放牧； 2)5‑6月进行机械划破， 对于第一区域， 划破度在10 ‑15％， 采用单向划破， 然后施有机 肥1.5吨/ha,补播禾本科牧草种， 对 中华羊茅及垂穗披以碱草1:1混播,播种量为20 ‑30kg/ ha， 播种后镇压； 对于第二区域， 划破度在15 ‑30％， 采用单向划破， 然后施有机肥2.25吨/ ha,补播禾本科牧草种， 对中华羊茅及垂穗披以碱草1:1混播， 播种量30 ‑40kg/ha,播种后镇 压； 对于第三区域， 划破度在30 ‑50％， 采用双向十字交叉划破， 然后施有机肥3吨/ha,补播 禾本科牧草种， 对中华羊茅及垂穗披以碱草1:1混播， 播种量 40‑60kg/ha,播种后镇压； 3)8‑12月份， 禁牧， 翌年1 ‑3月， 进行放牧， 对于第一区域， 放牧强度20 ‑25头·月/ha； 对 于第二区域， 放牧强度10 ‑20头·月/ha； 对于第三区域， 放牧强度≤10 头·月/ha； 4)翌年4‑10月， 禁牧； 翌年11 ‑12月， 对于第一区域， 放牧强度20 ‑25头·月/ha； 对于第 二区域， 放牧强度10 ‑20头·月/ha； 对于第三区域， 禁牧； 第三 年与第二 年的处理方式相同。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114332657 B 3