[發明專利]一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法

在審

• 申請號: 202211023564.8
• 申請日: 2022-08-25
• 公開（公告）號: CN115376124A
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 曹先慶;王志鵬
• 申請（專利權）人: 沈陽化工大學
• 主分類號: G06V20/68
• 分類號: G06V20/68;G06V10/764;G06V10/28;G06V10/44
• 代理公司: 沈陽技聯專利代理有限公司 21205
• 代理人: 張志剛

1.一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述方法包括以下分類過程：

a.提取外部形態特征：對目標圖片進行預處理，得到二值化圖像，獲得生蠔邊緣輪廓，得到生蠔外部形態特征（粗糙度，伸長率，緊密度，長軸）構建對應的生蠔肥滿度數據集；

b.劃分訓練集與測試集：導入生蠔肥滿度數據集的數據，并將其隨機劃分為80%的訓練集與20%的測試集；

c.建立隨機森林分類器模型：選取訓練集的數據作為輸入，肥滿度高低作為標簽，導入隨機森林的算法當中，通過訓練集建立隨機森林分類器模型，實現對生蠔肥滿度的分類；

d.調整基評估器數量：比較不同的基評估器對精確度的影響，選擇分類效果最好的一個作為最終的分類器；

e完善隨機森林分類器模型：通過測試集對隨機森林分類器模型進行評估，從而完善隨機森林分類器模型，實現對牡蠣肥滿度的分類。

2.根據權利要求1所述的一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述對目標圖片進行預處理，得到二值圖像，根據圖像中的白色點像素點個數，得到貝類的像素點單位面積S；根據提取的邊緣，得到像素點單位周長p與凸周長B；計算像素點之間的歐氏距離，最長的兩點之間連接作為長軸；根據提取的邊緣，得到最小外接矩形，矩形的寬作為短軸；從而得到與肥滿度密切相關的特征包括： 粗糙度，伸長率，緊密度，長軸特征；

其中粗糙度(R)是衡量輪廓的復雜度，計算公式為：

其中p為周長，B為凸周長；

緊密度(C)是衡量輪廓的緊湊程度，計算公式為：

其中p為周長，S為輪廓覆蓋的面積；

伸長率是衡量輪廓更接近矩形(橢圓形)還是正方形(圓形)，計算公式為：

其中A為長軸，M為短軸（最小外接矩陣寬）；

將得到的數據作為隨機森林算法的輸入。

3.根據權利要求1所述的一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述調整基評估器數量，包括給定決策樹參數范圍1～500，隨著隨機森林中樹的數量的增加，模型分類的準確率逐漸增長，之后處于一個比較平穩的狀態，經實驗證明當隨機森林中決策樹的數量為200時，模型的準確率最高。

4.根據權利要求1所述的一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述方法還包括該分類裝置的運行，其運行步驟為：

計算機裝置(202)，用于存放和執行計算機程序；采集傳送裝置上的生蠔圖像；將得到的生蠔外部形態特征輸入預設的隨機森林分類模型，通過分級出口(205)得到生蠔對應的肥滿度分級結果；其拍攝裝置(204)與計算機裝置(202)通過通信總線(203)完成相互之間的通信。

5.根據權利要求1所述的一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述通信總線是外設部件互連標準總線或擴展工業標準結構總線。

6.根據權利要求1所述的一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述通信總線分為地址總線、數據總線、控制總線。

7.根據權利要求1所述的一種基于隨機森林的生蠔肥滿度分類方法，其特征在于，所述裝置包括有傳送裝置(201)、計算機裝置(202)、通信總線(203)、拍攝裝置(204)、分級出口(205)。