[發明專利]一種籽粒分類方法及裝置在審
| 申請號: | 201611250010.6 | 申請日: | 2016-12-29 |
| 公開(公告)號: | CN106874930A | 公開(公告)日: | 2017-06-20 |
| 發明(設計)人: | 李振波;朱華;岳峻;李晨;吳靜;朱玲;李道亮 | 申請(專利權)人: | 中國農業大學 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06K9/46;G06Q50/02 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司11002 | 代理人: | 李相雨 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 籽粒 分類 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及識別技術領域,具體涉及一種籽粒分類方法及裝置。
背景技術
籽粒的品種識別及品質鑒定在種質判別和現代化糧庫倉儲管理等領域有著廣闊的應用前景。目前主要采用人工手段從外形、色澤、凈度等方面進行綜合評價,因而存在主觀性強、效率低和可重復性差的缺點,增強了籽粒品種分類的不確定性。
當前,隨著計算機技術的迅速發展,機器視覺得以廣泛應用于農作物籽粒品質檢測和識別分類中,為農業實行高效生產提供保障。與人類的視覺相比,機器視覺代替人工進行品種鑒別不僅能夠降低人的主觀因素影響,實現自動化;還可以降低檢驗誤差,提高準確度和精度。
現有的技術中,采用稀疏表示分類器對籽粒進行識別分類,在訓練樣本較大的情況下計算量較大,這樣會對籽粒的識別分類造成一定影響,導致存在分類準確度不高,效率低的問題。
發明內容
為解決上述技術問題,本發明提供一種籽粒分類方法及裝置,實現了對籽粒進行快速識別和分類;提高了分類的準確度和分類的效率。
為實現上述目的,本發明提供以下技術方案:
一方面,本發明提供了一種籽粒分類方法,包括:
根據預設訓練數據建立原始字典,所述原始字典中存儲有籽粒特征參數向量與籽粒種類的對應關系;所述預設訓練數據包括多個籽粒特征參數向量以及多個籽粒種類;
獲取待測試籽粒的特征參數向量;
根據獲取的待測試籽粒的特征參數向量查詢所述原始字典,獲取與待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類。
進一步的,所述獲取待測試籽粒的特征參數向量的步驟之后,還包括:
對所述原始字典進行更新和迭代處理以獲取特征字典;所述特征字典中存儲有更新和迭代處理后籽粒特征參數向量與更新和迭代后的籽粒種類的對應關系;
根據獲取的待測試籽粒的特征參數向量查詢所述特征字典,獲取與待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類。
進一步的,所述對所述原始字典進行更新和迭代處理以獲取特征字典,具體包括:
采用所述原始字典對所述訓練樣本籽粒進行稀疏表示得到稀疏表示系數矩陣;
對所述系數矩陣進行迭代處理獲取特征字典。
進一步的,所述根據預設訓練數據建立原始字典,包括:
采用核函數的方式將所述預設訓練數據映射到高維空間中,在所述高維空間中對所述預設訓練數據中線性不可分數據變成線性可分數據。
進一步的,所述籽粒特征參數包括:籽粒顏色的色度分量、籽粒顏色的飽和度分量、籽粒顏色的亮度分量、籽粒形狀的矩形度、籽粒形狀的伸長度和籽粒形狀的面積。
進一步的,所述根據獲取的待測試籽粒的特征參數向量查詢所述原始字典獲取與待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類,包括:
在原始字典中查詢與所述測試籽粒的特征參數向量的誤差最小的目標特征參數向量;
根據所述目標特征參數向量確定所述待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類。
另一方面,本發明提供了一種籽粒分類裝置,包括:
字典模塊,用于根據預設訓練數據建立原始字典,所述原始字典中存儲有籽粒特征參數向量與籽粒種類的對應關系;所述預設訓練數據包括多個籽粒特征參數向量以及多個籽粒種類;
采集模塊,用于獲取待測試籽粒的特征參數向量;
查詢模塊,用于根據獲取的待測試籽粒的特征參數向量查詢所述原始字典,獲取與待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類。
進一步的,所述裝置還包括:
更新模塊,用于對所述原始字典進行更新和迭代處理以獲取特征字典;所述特征字典中存儲有更新和迭代處理后籽粒特征參數向量與更新和迭代后的籽粒種類的對應關系;
輸出模塊,用于根據獲取的待測試籽粒的特征參數向量查詢所述特征字典,獲取與待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類。
進一步的,所述字典模塊中包括:
存儲單元,用于存儲所述籽粒特征參數,包括:籽粒顏色的色度分量、籽粒顏色的飽和度分量、籽粒顏色的亮度分量、籽粒形狀的矩形度、籽粒形狀的伸長度和籽粒形狀的面積。
進一步的,所述查詢模塊包括:
誤差單元,用于在原始字典中查詢與所述測試籽粒的特征參數向量的誤差最小的目標特征參數向量;
定位單元,同于根據所述目標特征參數向量確定所述待測試籽粒的特征參數向量對應的籽粒種類。
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