[發明專利]一種圖片中稻穗的識別方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010580198.0
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111860603A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 曹英麗;馬殿榮;于豐華;鄭偉;李昂
• 申請（專利權）人: 沈陽農業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/34;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/62;G06N7/00
• 代理公司: 北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577
• 代理人: 杜立軍

本發明涉及圖像識別領域，具體涉及一種水稻圖片中的稻穗的識別方法、裝置、設備和存儲介質。本發明公開了一種水稻圖片中的稻穗的識別方法，包括：獲取水稻圖片；將所述水稻圖片輸入到分類模型，基于所述分類模型確定所述水稻圖片中的每一個像素的類別；根據每一個像素的類別確定出所述水稻圖片中的稻穗區域。本申請的技術方案，不需要采用人工標注大量的樣本來進行稻穗的識別，提高了稻穗識別的效率和準確性。

技術領域

本發明涉及圖像識別領域，具體涉及一種圖片中的稻穗的識別方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

為了識別圖片中的稻穗，現有的稻穗分割算法都是基于有監督的學習算法；有監督的學習算法存在以下的缺點，包括：需要對進行訓練的樣本的圖像進行手工的標記。而水稻圖像的識別，由于水稻的光照，天氣，稻田的環境等各種因素，從而造成圖像識別困難；要想有比較高的識別的準確度，就需要大量的樣本；樣本的數量越多，模型訓練的精度越高；但是成千上萬張的圖像做樣本時，人工手工對每一個樣本圖像中的稻穗和非稻穗進行標記；非稻穗包括葉子，背景等。如此就會浪費大量的人力。

發明內容

本發明的目的在于提供一種水稻圖片中的稻穗的識別方法、裝置、設備和存儲介質，用以解決采用有監督的算法進行稻穗識別時需要大量的人工對樣本圖像進行標注的問題。

為實現上述目的，本發明主要提供如下技術方案：

第一方面，本發明提供了一種圖片中稻穗的識別方法，包括：

獲取水稻圖片；

將所述水稻圖片輸入到分類模型，基于所述分類模型確定所述水稻圖片中的每一個像素的類別；

根據每一個像素的類別確定出所述水稻圖片中的稻穗區域。

進一步地，類別包括：稻穗、葉子和背景。

進一步地，分類模型為貝葉斯模型。

進一步地，將所述水稻圖片輸入到分類模型之前，還包括：對水稻圖片中的稻穗區域進行增強處理。

進一步地，還包括：

計算所述稻穗區域的面積；

根據預先設定的單位區域面積對應的產量和所述稻穗區域的面積來計算所述圖片中的水稻產量。

第二方面，本發明還提供一種圖片中稻穗的識別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取水稻圖片；

處理模塊，用于將所述水稻圖片輸入到分類模型，基于所述分類模型確定所述水稻圖片中的每一個像素的類別；

根據每一個像素的類別確定出所述水稻圖片中的稻穗區域。

進一步地，處理模塊還用于，對水稻圖片中的稻穗區域進行增強處理。

進一步地，處理模塊還用于，計算所述稻穗區域的面積；

根據預先設定的單位區域面積對應的產量和所述稻穗區域的面積來計算所述圖片中的水稻產量。

第三方面，本發明還提供一種圖片中稻穗的識別設備，所述圖片中的稻穗的識別設備包括：至少一個處理器和至少一個存儲器；

所述存儲器用于存儲一個或多個程序指令；

所述處理器，用于運行一個或多個程序指令，用以執行如下的步驟：

獲取水稻圖片；

將所述水稻圖片輸入到分類模型，基于所述分類模型確定所述水稻圖片中的每一個像素的類別；

根據每一個像素的類別確定出所述水稻圖片中的稻穗區域。