基于双目视觉和深度学习的叶菜表型参数测量方法及系统

本申请涉及智慧农业技术领域，公开了一种基于双目视觉和深度学习的叶菜表型参数测量方法及系统。该方法利用双目相机采集叶菜的RGB左视图和RGB右视图，并通过立体匹配获得叶菜的深度图；利用叶菜冠层图像分割模型对RGB左视图进行语义分割，获得分割掩膜；利用分割掩膜对RGB左视图和深度图进行分割，获得RGB分割图和深度分割图；基于RGB分割图和深度分割图，获取叶菜的几何参数；将RGB分割图、深度分割图和几何参数输入预训练的叶菜叶面积回归模型，预测叶菜的单株叶面积，并输出叶菜的表型参数；表型参数包括株高、直径、投影面积和单株叶面积。本申请可以快速地对叶菜的生产状况进行监测，能够降低监测成本、提高监测精度和效率。