[发明专利]一种花生果仁数量的识别方法和装置

说明书

本发明提供一种花生果仁数量的识别方法和装置，通过获取花生的识别图像，提取识别图像的识别参数，识别参数包括识别图像中花生的长度、宽度、长宽比、面积以及识别图像的方向梯度直方图特征向量，将识别参数输入至已训练的支持向量机模型，输出花生的果仁数量；从而通过花生的图像实现对花生果仁数量的分类识别，实现了机器识别的智能化，节省了由于人工识别花生果仁数量而投入的大量劳动力，提高了工作效率，加快了花生产品商业化的发展进程。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地，涉及一种花生果仁数量的识别方法和装置。

背景技术

随着互联网技术和各种信息技术的发展，我国的农业发展模式开始由原来的传统农业向现代化的智慧农业进行转变，农产品中花生的生产量也在不断增加。

花生是一个在植物当中，它的果仁有多种数量，由于花生包含的果仁的数量的不同，价格也不同，所以对其按果仁的数量分类据具有较大的意义。

目前，大部分花生果仁数量的分类识别仍依靠人工完成，不仅耗费了大量的劳动力，而且工作效率低下，严重影响了花生产品商业化的发展速度。花生果仁数量的分类识别在实际中具有较为广阔的应用价值，在智慧农业上也具有重要的地位，通过研究寻找有效的方法对花生进行分类识别是急需解决的问题。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种花生果仁数量的识别方法和装置。

根据本发明的一个方面，提供一种花生果仁数量的识别方法，包括：获取花生的识别图像；提取识别图像的识别参数，识别参数包括识别图像中花生的长度、宽度、长宽比、面积以及识别图像的方向梯度直方图特征向量；将识别参数输入至已训练的支持向量机模型，输出花生的果仁数量。

其中，获取花生的识别图像，包括：采集花生的三维图像；将三维图像在二维平面内的投影面积最大的图像作为识别图像。

其中，将三维图像在二维平面内的投影面积最大的图像作为识别图像之前，还包括：将三维图像灰度化，并进行Gamma校正。

其中，提取识别图像的识别参数，包括：提取识别图像中花生的长度、宽度、长宽比和面积；扫描识别图像，获取识别图像中每一扫描单元的方向梯度直方图特征向量；基于每一扫描单元的方向梯度直方图特征向量获取每一像素块的方向梯度直方图特征向量，每一像素块包括若干相邻的扫描单元；将每一像素块的方向梯度直方图特征向量归一化，并将所有像素块的方向梯度直方图特征向量组成识别图像的方向梯度直方图特征向量。

其中，获取识别图像中每一扫描单元的方向梯度直方图特征向量，包括：获取每一扫描单元中所有像素的梯度向量的长度和角度；基于每一扫描单元中所有像素的梯度向量的长度和角度的直方图统计，获得每一扫描单元的方向梯度直方图特征向量。

其中，将所有像素块的方向梯度直方图特征向量组成识别图像的方向梯度直方图特征向量之后，还包括：基于主成分分析算法，将识别图像的方向梯度直方图特征向量的维数降到预设数量。

其中，支持向量机模型的训练步骤包括：获取包括所有不同果仁数量的花生的样本图像，提取样本图像的样本参数，样本参数包括样本图像中花生的长度、宽度、长宽比、面积以及样本图像的方向梯度直方图特征向量；将第一预设比例的样本图像的样本参数作为训练集，对支持向量机模型进行训练；将第二预设比例的样本图像的样本参数作为测试集，对支持向量机模型进行验证，并根据验证结果优化支持向量机模型。

本发明的另一方面，提供一种花生果仁数量的识别装置，包括：至少一个处理器；以及与处理器通信连接的至少一个存储器，其中：存储器存储有可被处理器执行的程序指令，处理器调用程序指令以执行上述的方法。

本发明的又一方面，提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包括程序指令，当该程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述的方法。