[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)蠅成蟲圖像識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810087133.5
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN108280483A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李震;呂石磊;溫威;鄧忠易;代秋芳;薛秀云;洪添勝;宋淑然;吳偉斌;朱余清
• 申請（專利權(quán)）人: 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/06;G06N3/08
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 陳宏升

1.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)蠅成蟲圖像識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取實(shí)蠅樣本圖像；

S2、采用Hough變換對實(shí)蠅樣本圖像進(jìn)行處理，根據(jù)實(shí)蠅雙翅直線位置調(diào)節(jié)實(shí)蠅樣本圖像，使實(shí)蠅樣本圖像中實(shí)蠅旋轉(zhuǎn)為軀體朝上形態(tài)；

S3、采用HSV色彩空間對實(shí)蠅樣本圖像進(jìn)行濾值處理，鎖定實(shí)蠅中部的實(shí)蠅盾片區(qū)域；

S4、根據(jù)實(shí)蠅雙翅直線位置和實(shí)蠅盾片區(qū)域，鎖定實(shí)蠅的胸背板為實(shí)蠅特征區(qū)域，實(shí)蠅特征區(qū)域根據(jù)中心條紋形狀特征的描述方法，定義實(shí)蠅形態(tài)的4種特征因子，并根據(jù)4種特征因子，形成并提取為一個(gè)特征向量；

S5、采集實(shí)蠅樣本圖像中的特征向量，形成特征向量數(shù)據(jù)集，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征向量數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到用于實(shí)蠅分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)為基礎(chǔ)，搭建識別模型；其中采集閾值為K，當(dāng)采集數(shù)量大于K時(shí)，則進(jìn)行下一步，當(dāng)采集數(shù)量小于K時(shí)，則回到步驟S1；

S6、對需要識別的實(shí)蠅圖像進(jìn)行S2-S4步驟處理，得到特征向量，將特征向量輸入識別模型，識別模型輸出識別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)蠅成蟲圖像識別方法，其特征在于，步驟S1中，所述實(shí)蠅樣本圖像為背面朝上圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)蠅成蟲圖像識別方法，其特征在于，步驟S2中，所述Hough變換過程如下：

Y1、對實(shí)蠅樣本圖像進(jìn)行高斯濾波處理，并將高斯濾波后的真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，通過Canny算法提取實(shí)蠅樣本圖像中實(shí)蠅輪廓；

Y2、采用Hough變換算法檢測實(shí)蠅輪廓中實(shí)蠅的雙翅邊緣直線；

Y3、檢測成功則返回直線角度，檢測失敗則返回直線檢測失敗標(biāo)志；

Y4、根據(jù)直線角度調(diào)節(jié)實(shí)蠅樣本圖像方向，使實(shí)蠅樣本圖像中實(shí)蠅呈現(xiàn)頭朝上的豎直體態(tài)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)蠅成蟲圖像識別方法，其特征在于，步驟S3中，所述HSV色彩空間對實(shí)蠅樣本圖像進(jìn)行濾值處理，過程如下：

Z1、將Hough變換之后的圖片轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，并進(jìn)行H、S、V通道濾值，轉(zhuǎn)換如下：

V＝max(R,G,B)，

如果H＜0，令H＝H+360，保證在輸出時(shí)，0≤V≤1,0≤S≤1,0≤H≤360；

其中，R為RGB色彩空間中紅色通道的顏色，G為RGB色彩空間中綠色通道的顏色，B為RGB色彩空間中藍(lán)色通道的顏色；V為HSV色彩空間中顏色的亮度，H為HSV色彩空間中顏色的色調(diào)，S為HSV色彩空間中顏色的飽和度；

Z2、通過對H通道、S通道和V通道分別取置信水平0.95的置信區(qū)間作為閾值，篩選出包含實(shí)蠅盾片區(qū)域在內(nèi)的范圍；

Z3、對三個(gè)通道做交集：對H通道取閾值31～50，得到圖a；對S通道取閾值130～245，得到圖b；對V通道取閾值110～250得到圖c；將圖a、圖b、圖c做重合，保留三個(gè)圖中均存在的像素值，即得到三個(gè)通道濾值之后的交集圖像，對高亮像素進(jìn)行濾值處理，鎖定圖片中實(shí)蠅盾片區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)蠅成蟲圖像識別方法，其特征在于，步驟S4中，所述中心條紋形狀特征的描述方法，定義4種特征因子：中心條紋在胸背版區(qū)域的中心偏移量D；中心條紋與胸背版區(qū)域的長寬比R_x和R_y；中心條紋與胸背版區(qū)域的面積比S_s。