[發明專利]一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的系統和方法

在審

• 申請號: 202011401087.5
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112529152A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 黃明飛;姚宏貴;梁維斌;郝瀚;張逸風
• 申請（專利權）人: 開放智能機器（上海）有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海申新律師事務所 31272
• 代理人: 吳軼淳

本發明提供一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的系統和方法，包括：獲取待檢測的西瓜的照片數據；獲取拍打西瓜的音頻數據；對西瓜的照片數據進行處理；對西瓜的音頻數據進行處理；神經網絡模塊將處理后的西瓜的照片數據和音頻數據輸入預先訓練好的神經網絡模型中進行處理，獲取關于西瓜成熟的置信度；根據關于西瓜成熟的置信度判斷待檢測的西瓜是否成熟。可在任何智能手機上使用，操作簡單，不需要操作者提前掌握任何專業知識，便于消費者使用。

技術領域

本發明涉及西瓜成熟度檢測領域，尤其涉及一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的系統和方法。

背景技術

消費者在購買西瓜時，最關心的是西瓜是否成熟。傳統的西瓜成熟度檢測的方法主要是依賴于機械裝置對西瓜進行震動分析并且其主要是面向種植者和商家。對于消費者，最常見的判斷方法為用手敲打瓜體，通過聲音來判斷其成熟度，這種方法很依賴于操作者的經驗，對于沒有經驗的人來說比較困難。因此，有必要研究出一種操作簡單，可面向消費者使用的檢測西瓜成熟度的方法。

發明內容

本發明提供一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的系統和方法，旨在解決現有技術中西瓜檢測成本高難以面向消費者的技術問題。

一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的系統，包括：

圖像采集模塊，用于獲取待檢測的西瓜的照片數據；

音頻采集模塊，用于獲取拍打西瓜的音頻數據；

第一特征提取模塊，連接圖像采集模塊，用于對西瓜的照片數據進行處理；

第二特征提取模塊，連接音頻采集模塊，用于對西瓜的音頻數據進行處理；

神經網絡模塊，分別連接第一特征提取模塊和第二特征提取模塊，用于將處理后的西瓜的照片數據和音頻數據輸入預先訓練好的神經網絡模型中進行處理，獲取關于西瓜成熟的置信度；

結果判斷模塊，連接神經網絡模塊，用于根據關于西瓜成熟的置信度判斷待檢測的西瓜是否成熟。

進一步的，第一特征提取模塊對西瓜的照片數據進行處理包括：對西瓜的照片數據縮放至預定尺寸。

進一步的，第二特征提取模塊包括：

加窗單元，用于西瓜的音頻數據進行加窗處理以使西瓜的音頻數據為具有預定幀長的音頻幀的集合；

第一轉換單元，連接重疊單元，用于對進行加窗處理后的西瓜的音頻數據進行傅里葉轉換；

第二轉換單元，連接第一轉換單元，用于對進行傅里葉轉換后的西瓜的音頻數據進行梅爾頻率轉換，得到具有13維特征的西瓜的音頻數據。

進一步的，神經網絡模型包括第一模型和第二模型，第一模型根據對成熟西瓜和未成熟西瓜的照片進行訓練得到，第二模型根據對拍擊成熟西瓜和未成熟西瓜的音頻數據進行訓練得到；

神經網絡模塊包括：

第一處理單元，用于按照預設權重加載第一模型，對待檢測的西瓜的照片數據進行處理輸出關于西瓜成熟度的第一置信度；

第二處理單元，用于按照預設權重加載第二模型，對待檢測的西瓜的音頻數據進行處理輸出關于西瓜成熟度的第二置信度。

進一步的，結果判斷模塊包括：

計算單元，用于計算第一置信度和第二置信度的加權平均值；

判斷單元，連接計算單元，用于將第一置信度和第二置信度的加權平均值與一閾值進行比較，若加權平均值大于閾值，則判定待檢測的西瓜成熟。

一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的方法，其特征在于，應用前述的一種基于人工智能的西瓜成熟度檢測的系統，包括如下步驟：