[發明專利]茶芽密度檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210247897.2
• 申請日: 2022-03-14
• 公開（公告）號: CN114782312A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 孟煬;李旭;楊貴軍;王聰聰;徐波;胡海棠;龍慧靈
• 申請（專利權）人: 北京市農林科學院信息技術研究中心
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06N3/08;G06N3/04;G06F17/11
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 郭亮

1.一種茶芽密度檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測區域的茶樹冠層圖像，所述冠層圖像中包括預先設置的面積已知的標記框；

將所述冠層圖像輸入訓練后的基于區域候選的深度卷積網絡Faster R-CNN檢測模型，輸出所述冠層圖像中的芽量結果；

根據所述芽量結果、所述標記框的面積，以及所述標記框與所述冠層圖像的面積比值，確定所述待檢測區域的茶芽密度；

其中，所述Faster R-CNN檢測模型，根據已標注茶芽的樣本冠層圖像訓練后得到。

2.根據權利要求1所述的茶芽密度檢測方法，其特征在于，所述獲取待檢測區域的茶樹冠層圖像之前，還包括：

以垂直角度拍攝得到多個樣本區域的茶樹冠層圖像；

對所述多個樣本區域的茶樹冠層圖像分別進行茶葉嫩芽標記，得到多個已標注茶芽的樣本冠層圖像；

根據所述樣本冠層圖像對構建的初始Faster R-CNN檢測模型進行訓練，得到所述訓練后的Faster R-CNN檢測模型。

3.根據權利要求2所述的茶芽密度檢測方法，其特征在于，所述多個樣本區域的茶樹冠層圖像，包括達到采摘標準的多個茶葉冠層圖像，以及沒有達到采摘標準的多個茶葉冠層圖像。

4.根據權利要求2所述的茶芽密度檢測方法，其特征在于，所述根據所述芽量結果、所述標記框的面積，以及所述標記框與冠層圖像的面積比值，確定待檢測區域的茶芽密度，包括：

根據由所述冠層圖像得到的標記框與冠層圖像的面積比值，結合所述標記框的面積，得到所述冠層圖像中冠層的實際面積；

根據所述芽量結果和冠層圖像中冠層的實際面積的比值，得到待檢測區域的茶芽密度。

5.根據權利要求2所述的茶芽密度檢測方法，其特征在于，所述根據所述樣本冠層圖像對構建的初始Faster R-CNN檢測模型進行訓練，得到所述訓練后的Faster R-CNN檢測模型，包括：

根據預訓練的VGG16網絡，對所述初始Faster R-CNN檢測模型的區域建議網絡RPN進行初始化和訓練；

根據預訓練的VGG16初始化所述初始Faster R-CNN檢測模型的快速區域卷積神經網絡Fast R-CNN，并結合訓練后的RPN得到檢測網絡，利用所述樣本冠層圖像對所述檢測網絡進行訓練；

固定RPN和Fast R-CNN的共享卷積層，根據訓練后的檢測網絡再次初始化并訓練所述RPN和Fast R-CNN網絡，訓練結束后，得到所述訓練后的Faster R-CNN檢測模型。

6.根據權利要求2所述的茶芽密度檢測方法，其特征在于，所述樣本區域的茶樹冠層圖像，包括芽量實際數目等于采摘標準數目的標準茶葉冠層圖像；相應地，根據所述樣本冠層圖像對構建的初始Faster R-CNN檢測模型進行訓練，得到所述訓練后的Faster R-CNN檢測模型之后，還包括：

將所述標準茶葉冠層圖像，輸入訓練后的Faster R-CNN檢測模型，得到芽量采摘標準值；

根據所述芽量采摘標準值、所述標記框的面積，以及所述標記框與冠層圖像的面積比值，確定茶芽采摘標準密度范圍；

若待檢測區域的茶芽密度達到所述茶芽標準密度范圍，則發出采摘提示信息，所述采摘提示信息用于提示已達到采摘時機。

7.一種茶芽密度檢測裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于獲取待檢測區域的茶樹冠層圖像，所述冠層圖像中包括預先設置的面積已知的標記框；

處理模塊，用于將所述冠層圖像輸入訓練后的基于區域候選的深度卷積網絡FasterR-CNN檢測模型，輸出所述冠層圖像中的芽量結果；

輸出模塊，用于根據所述芽量結果、所述標記框的面積，以及所述標記框與所述冠層圖像的面積比值，確定所述待檢測區域的茶芽密度；

其中，所述Faster R-CNN檢測模型，根據已標注茶芽的樣本冠層圖像訓練后得到。