[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011051432.7
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112036397A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡林坪;霍子軒;曾連蓀
• 申請（專利權(quán)）人: 上海海事大學(xué)
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海互順專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31332
• 代理人: 成秋麗

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置，包括圖像采集器和系統(tǒng)識別平臺，其特征在于，所述圖像采集器包括USB攝像頭(1)，系統(tǒng)識別平臺包括數(shù)據(jù)存儲器(3)、程序存儲器(4)、嵌入式微處理器(5)、觸摸屏(6)、LCD顯示屏(7)、USB控制器(8)、USB集線器(9)、USB存儲器(10)、USB鍵盤(11)和電源管理模塊(2)；所述嵌入式微處理器(5)用于統(tǒng)一協(xié)調(diào)處理各器件之間的相互關(guān)系，進行信息交換，同時處理黃瓜病蟲害圖像識別信息，進行黃瓜病蟲害圖像識別過程中特征信息的提取與信息識別；所述觸摸屏(6)和USB鍵盤(11)作為系統(tǒng)識別平臺的人工操作界面，用于提供觸屏操作和按鍵操作兩種選擇；所述USB集線器(9)用于擴展USB設(shè)備，所述電源管理模塊(2)用于設(shè)備供電控制，降低設(shè)備能耗。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置，其特征在于：所述USB攝像頭(1)和USB集線器(9)的輸出端經(jīng)USB控制器(8)的接口與嵌入式微處理器(5)的輸入端連接，將采集到的黃瓜病蟲害圖像信息傳送到嵌入式微處理器，進行圖像處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置，其特征在于：所述嵌入式微處理器(5)的輸出端分別與數(shù)據(jù)存儲器(3)、LCD顯示屏(7)連接，將接收處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)存儲器(3)內(nèi)存儲，并將黃瓜病蟲害圖像識別過程中的各種處理結(jié)果在LCD顯示屏(7)上顯示。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置，其特征在于：所述程序存儲器(4)用于存儲黃瓜病蟲害圖像識別過程中的基本程序，供嵌入式微處理器(5)調(diào)用。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置，其特征在于：所述嵌入式微處理器(5)采用注意力機制改進殘差網(wǎng)絡(luò)方法進行黃瓜病蟲害圖像識別。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置，其特征在于：所述注意力機制改進殘差網(wǎng)絡(luò)方法具體為：經(jīng)過一個全局均值池化和一個全局最大值池化，將均值池化和最大值池化通過拼接后經(jīng)過一個5×5大小，步長為3的卷積核，提取到圖像的空間信息之后進行Sigmoid輸出，并將輸出數(shù)據(jù)進行Scale處理；其中Scale表示通過乘法加權(quán)到先前的特征通道上，完成在空間維度上的特征重標(biāo)定。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的嵌入式黃瓜葉片圖像識別裝置的識別方法，其特征在于：包括如下具體步驟：

S1：通過農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)專家等專業(yè)人員在不同的地區(qū)大量采集不同產(chǎn)區(qū)的、不同品種的以及各個生長階段的海量黃瓜病蟲害葉片圖片；

S2：首先將所收集好的黃瓜葉病蟲害的圖片提供給專門研究黃瓜葉病蟲害的農(nóng)藝師進行審核并打標(biāo)簽，之后篩選剔除掉不合格的黃瓜葉病蟲害圖片，將合格的黃瓜葉病蟲害圖片按照黃瓜葉片病蟲害的種類以及各個生長階段進行分類存放作為訓(xùn)練樣本庫；

S3：在對樣本庫進行標(biāo)準(zhǔn)化處理完成之后，采用注意力機制改進殘差網(wǎng)絡(luò)進行模型訓(xùn)練；

S4：通過手機拍攝或者從手機相冊中選取黃瓜葉片病蟲害圖片，從而獲取待測病蟲害的圖像信息；利用嵌入式微處理器(5)分析，判斷出所述圖像信息是否為黃瓜葉片圖像信息，如果是，則使用建立好的病蟲害識別模型識別出病蟲害種類；

S5：將步驟S4中的用于進行識別的黃瓜葉病蟲害圖片加入所述訓(xùn)練樣本庫，具體的：用戶在使用過程中產(chǎn)生的識別記錄及圖片，經(jīng)過專家審核后自動添入訓(xùn)練樣本庫，通過判斷新模型的識別率是否高于舊模型，如果高于舊模型則使用新模型，如果低于舊模型則繼續(xù)使用舊模型，以此不斷的自我學(xué)習(xí)優(yōu)化，提高黃瓜病蟲害的識別率。