[發明專利]羽毛片分類識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質有效
| 申請號： | 202010138020.0 | 申請日： | 2020-03-03 |
| 公開（公告）號： | CN111368907B | 公開（公告）日： | 2023-03-28 |
| 發明（設計）人： | 岳洪偉;王洪濤;許弢;鄧輔秦;李俊華;金迎迎 | 申請（專利權）人： | 五邑大學 |
| 主分類號： | G06V10/774 | 分類號： | G06V10/774;G06V10/771;G06V10/764;G06V10/26 |
| 代理公司： | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人： | 孫浩 |
| 地址： | 529000 廣*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 羽毛 分類 識別 方法 裝置 計算機 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種羽毛片分類識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取羽毛片圖像，并對所述羽毛片圖像進行預處理；
分割所述羽毛片圖像中的損壞區域，根據損壞區域圖像及正常羽毛片圖像，分別計算均值協方差矩陣；
根據所述均值協方差矩陣，構造訓練樣本；
將所述訓練樣本輸入Fisher線性判別中進行訓練，得到分類模型；
將測試樣本輸入至所述分類模型中，實現羽毛片的分類識別；
所述分割所述羽毛片圖像中的損壞區域，根據損壞區域圖像及正常羽毛片圖像，分別計算均值協方差矩陣，包括以下步驟：
分別從損壞區域圖像和正常羽毛片圖像中提取圖像特征；
根據所述圖像特征，構建協方差特征矩陣；
根據所述協方差特征矩陣，計算均值協方差矩陣；
所述協方差特征矩陣的計算公式如下：
其中，n表示像素點的個數，φk表示d維向量，d表示訓練樣本維數；μ表示所有像素點對應的φk的均值；
所述均值協方差矩陣的計算公式如下：
其中，Cn＝RRT,R是通過對協方差特征矩陣Cn進行喬爾斯基分解得到的上三角矩陣；
所述將所述訓練樣本輸入Fisher線性判別中進行訓練，得到分類模型，包括以下步驟：
根據黎曼度量及黎曼均值，確定類內均值及訓練樣本總均值；
根據所述類內均值及所述訓練樣本總均值，計算類間離散度矩陣和類內離散度矩陣；
通過所述類間離散度矩陣和所述類內離散度矩陣，構建所述分類模型；
所述類間離散度矩陣的計算公式如下：
所述類內離散度矩陣的計算公式如下：
其中，mi表示所述類內均值；m表示所述訓練樣本總均值；cj表示訓練樣本集中的元素，l表示集合數。
2.根據權利要求1所述的羽毛片分類識別方法，其特征在于，所述損壞區域包括蟲蛀區域和/或缺失區域和/或缺陷區域。
3.一種運行控制裝置，其特征在于，包括：至少一個控制處理器和用于與所述至少一個控制處理器通信連接的存儲器；所述存儲器存儲有可被所述至少一個控制處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個控制處理器執行，以使所述至少一個控制處理器能夠執行如權利要求1至2任一項所述的羽毛片分類識別方法。
4.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于使計算機執行如權利要求1至2任一項所述的羽毛片分類識別方法。
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