[發(fā)明專利]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶樹嫩芽識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010949092.3
• 申請(qǐng)日: 2020-09-10
• 公開（公告）號(hào): CN112131982A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉連忠;寧井銘;吳國棟;江朝暉;張晴晴;李棟梁;李孟杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 高寧馨

1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶樹嫩芽識(shí)別方法，其特征在于：所述方法包括下列順序的步驟：

步驟1、使用圖像采集設(shè)備進(jìn)行目標(biāo)茶樹圖像的連續(xù)采集；

步驟2、對(duì)采集的茶樹圖像進(jìn)行預(yù)處理得到待處理茶樹圖像，目的是為了消除信號(hào)噪聲和環(huán)境光照的影響，提高圖像的穩(wěn)定性；

步驟3、構(gòu)建用于嫩芽識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用不同場景條件下的訓(xùn)練輸入圖像對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立茶樹嫩芽識(shí)別模型；

步驟4、利用所述茶樹嫩芽識(shí)別模型識(shí)別待處理茶樹圖像中的嫩芽及其所在位置，并顯示識(shí)別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的方法，其特征在于，所述建立茶樹嫩芽識(shí)別模型具體包括下列順序的步驟：

步驟21、采集各種場景條件下的茶樹圖像作為對(duì)照?qǐng)D像；

步驟22、在采集的對(duì)照?qǐng)D像中剔除異常圖像、并標(biāo)注茶樹嫩芽的位置，利用標(biāo)注完成后的對(duì)照?qǐng)D像制作訓(xùn)練集；

步驟23、定義所用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中使用了多個(gè)池化窗口來提高對(duì)目標(biāo)大小變化的適應(yīng)能力；

步驟24、利用所述訓(xùn)練集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到茶樹嫩芽識(shí)別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求書2所述的方法，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于YOLO網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過增加一個(gè)SPP模塊獲得多個(gè)池化窗口，提高對(duì)目標(biāo)尺寸變化的適應(yīng)能力。

4.根據(jù)權(quán)利要求書2所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步包括：輸入模塊，卷積模塊，殘差模塊，上采樣模塊，拼接操作模塊，SPP模塊；所述輸入模塊接收輸入圖像，其輸出依次連接第一卷積模塊、殘差模塊、SPP模塊、第二卷積模塊，第二卷積模塊輸出第一級(jí)目標(biāo)Scale1，第二卷積模塊的另一輸出通過上采樣模塊連接到第一拼接操作模塊的輸入端，殘差模塊的一個(gè)輸出連接第一拼接操作模塊的另一輸入端，第一拼接操作模塊的輸出連接第三卷積模塊的輸入，第三卷積模塊輸出第二級(jí)目標(biāo)Scale2，第三卷積模塊的另一輸出通過上采樣模塊連接到第二拼接操作模塊的輸入端，殘差模塊的另一輸出連接第二拼接操作模塊的另一輸入端，第二拼接操作模塊的輸出連接第四卷積模塊的輸入，第四卷積模塊輸出第三級(jí)目標(biāo)Scale3。

5.根據(jù)權(quán)利要求書3所述的方法，其特征在于，在卷積操作中，通過改變卷積核的步長來改變張量的尺寸，從而獲得不同尺度的特征圖。

6.根據(jù)權(quán)利要求書3所述的方法，其特征在于，殘差操作通過包含多個(gè)殘差單元的殘差模塊完成，用于獲取更多低層小目標(biāo)的位置信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求書3所述的方法，其特征在于，SPP模塊采用尺寸為5*5、9*9、13*13的最大池化窗口和一個(gè)連接組成，實(shí)現(xiàn)局部特征和全局特征的融合，然后經(jīng)過concat拼接輸入下一層網(wǎng)絡(luò)。

8.根據(jù)權(quán)利要求書3所述的方法，其特征在于，在輸出上分為三級(jí)，Scale1為13*13特征的輸出，Scale2為經(jīng)過上采樣操作將13*13與26*26特征融合而成的輸出，Scale3為經(jīng)過上采樣操作將13*13、26*26與52*52特征進(jìn)行融合，形成最終的輸出。

9.根據(jù)權(quán)利要求書2-8任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述場景條件基于天氣、時(shí)間段、光照、拍攝角度、背景等多個(gè)維度進(jìn)行區(qū)分。