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一种基于柑橘内部冻害的在线识别方法

申请号: CN202311455637.5
申请人: 浙江省柑橘研究所
申请日期: 2023/11/3

摘要文本

本发明公开了一种基于柑橘内部冻害的在线识别方法,涉及农业生产技术领域。通过采集柑橘果实图像及实时环境信息进行预处理,提取图像数据库中发生内部冻害的柑橘果实图像特征作为输入进行预训练得到第一神经网络模型,提取参考环境信息中的特征参数作为输入进行预训练得到第二神经网络模型,并通过模型提取待识别图像中的图像特征向量及实时环境信息的环境特征向量,采用数据融合算法将图像特征向量与环境特征向量进行融合,根据特征向量融合结果判定待识别图像中的柑橘果实是否发生冻害,基于图像识别及数据融合方法,加入环境因素进行综合分析对柑橘内部果实是否发生冻害进行判定,能够提高识别结果的准确率。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于柑橘内部冻害的在线识别方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311455637.5
申请日 2023/11/3
公告号 CN117496502A
公开日 2024/2/2
IPC主分类号 G06V20/68
权利人 浙江省柑橘研究所
发明人 林媚; 平新亮; 姚周麟; 冯先橘; 张伟清; 王天玉; 王玥
地址 浙江省台州市黄岩区头陀镇鱼山坪1号

专利主权项内容

1.一种基于柑橘内部冻害的在线识别方法,其特征在于,包括,采集若干组柑橘果实图像,对采集的图像筛选后进行预处理,包括灰度化、几何变换、图像增强,获取待识别图像;通过环境传感器采集在拍摄柑橘果实图像过程中的实时环境信息,根据格拉布斯准则对获取的实时环境信息进行预处理,设置格拉布斯准则的数据临界值,剔除实时环境信息中大于数据临界值的粗数据;获取发生内部冻害的柑橘果实图像,构建图像数据库,提取图像数据库中发生内部冻害的柑橘果实图像特征作为输入进行预训练得到第一神经网络模型,根据构建的第一神经网络模型提取待识别图像中的图像特征向量;获取采集发生内部冻害的柑橘果实图像时的参考环境信息,提取参考环境信息中的特征参数作为输入进行预训练得到第二神经网络模型,根据构建的第二神经网络模型提取实时环境信息的环境特征向量;采用数据融合算法将图像特征向量与环境特征向量进行融合,根据特征向量融合结果判定待识别图像中的柑橘果实是否发生冻害。