[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺和AI深度學(xué)習(xí)的烤煙等級(jí)識(shí)別建模方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110361452.2
• 申請(qǐng)日: 2021-04-02
• 公開（公告）號(hào): CN113516617B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 龍杰;張曉偉;劉宇晨;張軻;孫浩巍;張冀武;蔡潔云;李鄲;顧健龍;楊青
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 云南省煙草質(zhì)量監(jiān)督檢測站
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06V10/75;G06V10/764;G06N20/00
• 代理公司: 北京華清迪源知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11577
• 代理人: 張永維

本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺和AI深度學(xué)習(xí)的烤煙等級(jí)識(shí)別建模方法，所述方法為：建立基礎(chǔ)層級(jí)模型，按照控制項(xiàng)以及部位、顏色和綜合外觀檔次四種因素，通過煙葉層級(jí)樣品，建立外觀基礎(chǔ)層級(jí)模型；煙葉等級(jí)樣品與基礎(chǔ)模型的匹配，使用與基礎(chǔ)模型建立相同的機(jī)器視覺手段，先通過控制項(xiàng)的匹配，確定應(yīng)剔除的青雜層級(jí)，再對(duì)部位、顏色和綜合外觀檔次分別進(jìn)行三個(gè)維度的匹配，每個(gè)等級(jí)在每個(gè)維度都能匹配到一個(gè)層級(jí)區(qū)間；煙葉等級(jí)識(shí)別，將待識(shí)別煙葉在每個(gè)維度的匹配值與前述的各維度層級(jí)區(qū)間段進(jìn)行匹配，完成煙葉的等級(jí)識(shí)別。本發(fā)明解決了現(xiàn)有AI識(shí)別煙葉等級(jí)準(zhǔn)確率波動(dòng)性大、適配性差的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及烤煙等級(jí)識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺和AI深度學(xué)習(xí)的烤煙等級(jí)識(shí)別建模方法。

背景技術(shù)

當(dāng)前基于機(jī)器視覺和AI深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別煙葉等級(jí)的常用建模流程為：“煙葉樣品→等級(jí)標(biāo)定→機(jī)器視覺→AI深度學(xué)習(xí)，特征提取→形成識(shí)別算法→識(shí)別煙葉等級(jí)”。此流程中，“煙葉樣品→等級(jí)標(biāo)定”的準(zhǔn)確性會(huì)對(duì)最終的AI識(shí)別效果產(chǎn)生巨大影響。

等級(jí)判定的依據(jù)是GB2635-92《烤煙》國標(biāo)，但《烤煙》國標(biāo)中僅進(jìn)行了主觀感受的文字描述，缺少客觀物理度量參數(shù)。實(shí)際判定完全依賴于人體感官，不同的人理解不同，判定結(jié)果存在差異，即使是相同的人，在不同時(shí)段、不同使用環(huán)境中，判定結(jié)果也會(huì)發(fā)生波動(dòng)。每年審定的不同品種，不同地區(qū)國家烤煙基準(zhǔn)樣品、省級(jí)仿制標(biāo)樣，也存在明顯的外觀差異。用于指導(dǎo)收購的對(duì)照樣品，按要求需要數(shù)天一換，每次制作的樣品也不可能一樣。上述種種原因造成“等級(jí)標(biāo)定”具有較大的不確定性。

按一般AI深度學(xué)習(xí)的規(guī)律，樣品學(xué)習(xí)得越多，結(jié)果的準(zhǔn)確性越高。但是由于煙葉樣品等級(jí)的不確定，使得難以形成一套能夠長期使用，具有廣泛適應(yīng)性的識(shí)別邏輯。在實(shí)際驗(yàn)證中甚至出現(xiàn)了學(xué)習(xí)樣品越多，準(zhǔn)確性反而下降的問題。

實(shí)際煙葉收購需在有限時(shí)間內(nèi)完成。一個(gè)收購點(diǎn)要面對(duì)來自不同種植地域、氣候、品種和生產(chǎn)水平的煙葉，同一等級(jí)煙葉可能存在較大的外形差異，收購前建立的有限模型無法完全適應(yīng)，必須隨時(shí)調(diào)整甚至重新建模。依照現(xiàn)有的建模方式，單一等級(jí)建模需要制作500～1000片等級(jí)樣品，每個(gè)收購點(diǎn)每年收購至少涉及十余個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)的模型需要多次調(diào)整，需耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間，與收購期間的其他工作存在沖突。

現(xiàn)有建模方式所獲得的人工智能，在實(shí)際驗(yàn)證中發(fā)現(xiàn)，AI等級(jí)識(shí)別結(jié)果普遍存在部位識(shí)別不清，準(zhǔn)確率波動(dòng)性大、適配性差的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為此，本發(fā)明提供一種基于機(jī)器視覺和AI深度學(xué)習(xí)的烤煙等級(jí)識(shí)別建模方法，以解決現(xiàn)有AI識(shí)別煙葉等級(jí)準(zhǔn)確率波動(dòng)性大、適配性差的問題。一次建模即可長期使用，針對(duì)不同地區(qū)、不同特征的等級(jí)要求，使用少量等級(jí)樣品進(jìn)行匹配即可完成建模調(diào)整。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺和AI深度學(xué)習(xí)的烤煙等級(jí)識(shí)別建模方法所述方法為：

建立基礎(chǔ)層級(jí)模型，按照控制項(xiàng)以及部位、顏色和綜合外觀檔次四種因素，通過煙葉層級(jí)樣品，建立外觀基礎(chǔ)層級(jí)模型；

煙葉等級(jí)樣品與基礎(chǔ)模型的匹配，使用與基礎(chǔ)模型建立相同的機(jī)器視覺手段，先通過控制項(xiàng)的匹配，確定應(yīng)剔除的青雜層級(jí)，再對(duì)部位、顏色和綜合外觀檔次分別進(jìn)行三個(gè)維度的匹配，每個(gè)等級(jí)在每個(gè)維度都能匹配到一個(gè)層級(jí)區(qū)間；

煙葉等級(jí)識(shí)別，將待識(shí)別煙葉在每個(gè)維度的匹配值與前述的各維度層級(jí)區(qū)間段進(jìn)行匹配，完成煙葉的等級(jí)識(shí)別。

進(jìn)一步地，所述基礎(chǔ)模型包括控制項(xiàng)、部位、顏色和綜合外觀檔次四個(gè)因素，各因素的排序分檔依靠專業(yè)人員參考煙葉的質(zhì)量相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，人數(shù)不少于3人，排序一致性需60％以上人員同意，葉片兩兩對(duì)比過程中，判別要素較強(qiáng)者，則層級(jí)+1，如果無法判定顯著性的強(qiáng)弱，則標(biāo)為同一層級(jí)。