[發(fā)明專利]一種谷物識別方法、裝置和計算機存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711480187.X
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108108767B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設計）人: 朱林楠;周均揚;龍永文;周宗旭;陳必東;肖群虎
• 申請（專利權(quán)）人: 美的集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/38
• 代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 徐升升;張穎玲

1.一種谷物識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得包括待識別谷物的多個第一圖像數(shù)據(jù)，所述多個第一圖像數(shù)據(jù)具有不同的分辨率；

基于所述多個第一圖像數(shù)據(jù)中的至少一個第一圖像數(shù)據(jù)和第一識別模型獲得第一識別結(jié)果，基于所述多個第一圖像數(shù)據(jù)中的至少一個第一圖像數(shù)據(jù)和第二識別模型獲得第二識別結(jié)果，所述第一識別結(jié)果表征所述待識別谷物屬于的類型；所述第二識別結(jié)果表征所述待識別谷物屬于的品種；

基于所述第一識別結(jié)果和所述第二識別結(jié)果確定所述待識別谷物的信息；

其中，用于訓練相應識別模型的訓練集包括：第二圖像數(shù)據(jù)對應的特征增強圖像數(shù)據(jù)，和/或，所述第二圖像數(shù)據(jù)對應的特征增強圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強圖像數(shù)據(jù)；所述相應訓練模型包括：第一識別模型、第二識別模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲得多個第二圖像信息；所述第二圖像信息包括第二圖像數(shù)據(jù)和對應的標簽數(shù)據(jù)；多個第二圖像數(shù)據(jù)中包括多組對應于同一樣本谷物的不同分辨率的圖像數(shù)據(jù)；

對所述多個第二圖像數(shù)據(jù)進行特征增強處理，獲得特征增強圖像數(shù)據(jù)；

對所述特征增強圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強處理，獲得數(shù)據(jù)增強圖像數(shù)據(jù)；

基于所述數(shù)據(jù)增強圖像數(shù)據(jù)和對應的標簽數(shù)據(jù)進行學習訓練，獲得識別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，當所述標簽數(shù)據(jù)表征谷物屬于的類型時，所述獲得識別模型，包括：獲得第一識別模型；

當所述標簽數(shù)據(jù)表征谷物屬于的品種時，所述獲得識別模型，包括：獲得第二識別模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述第二圖像數(shù)據(jù)進行特征增強處理之前，所述方法還包括：

識別所述第二圖像數(shù)據(jù)的亮度，基于所述亮度對所述第二圖像數(shù)據(jù)進行裁剪，獲得第二圖像子數(shù)據(jù)；所述第二圖像子數(shù)據(jù)的亮度差異滿足預設條件；

相應的，所述對所述第二圖像數(shù)據(jù)進行特征增強處理，包括：對所述第二圖像子數(shù)據(jù)進行特征增強處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求2至4任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述第二圖像數(shù)據(jù)進行特征增強處理，獲得特征增強圖像數(shù)據(jù)，包括：

將所述第二圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對所述灰度圖像進行對比度增強處理，獲得對比度增強圖像數(shù)據(jù)；基于所述對比度增強圖像數(shù)據(jù)獲得特征增強圖像數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求2至4任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述特征增強圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強處理，獲得數(shù)據(jù)增強圖像數(shù)據(jù)，包括：

對所述特征增強圖像數(shù)據(jù)進行翻轉(zhuǎn)和/或旋轉(zhuǎn)，獲得與所述特征增強圖像數(shù)據(jù)對應的翻轉(zhuǎn)圖像數(shù)據(jù)和/或旋轉(zhuǎn)圖像數(shù)據(jù)，基于所述翻轉(zhuǎn)圖像數(shù)據(jù)和/或旋轉(zhuǎn)圖像數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)增強圖像數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和第一識別模型獲得第一識別結(jié)果，基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和第二識別模型獲得第二識別結(jié)果，基于所述第一識別結(jié)果和所述第二識別結(jié)果確定所述待識別谷物的信息，包括：

基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和第一識別模型獲得第一識別結(jié)果；獲得所述第一識別結(jié)果中所述待識別谷物所屬類別的置信度；當所述待識別谷物所屬類別的置信度達到第一預設條件時，基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二識別模型獲得第二識別結(jié)果；獲得所述第二識別結(jié)果中所述待識別谷物所屬品種的置信度；當所述待識別谷物所屬品種的置信度達到第二預設條件時，確定所述待識別谷物的信息為所述待識別谷物所屬品種；當所述待識別谷物所屬品種的置信度未達到第二預設條件時，確定所述待識別谷物的信息為所述待識別谷物所屬類型。