[发明专利]咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待检测图像；提取待检测图像的冠层区域图像；基于预设分类器对冠层区域图像进行检测，以确定待检测图像是否处于开花期；其中，预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。该方法通过对待检测图像进行冠层区域图像的提取，使得提取出的图像仅包括咖啡植株且排除其他对象(例如，树干，树枝等等)，为后续利用预设分类器进行检测提供了基础，能够保证检测的准确性；此外，由于预设分类器是通过对样本图像进行训练得到的，其学习了样本图像中开花期的特征，从而提高了对冠层区域图像进行检测的准确性。

技术领域

本发明涉及数字图像处理和农业气象观测交叉的技术领域，具体涉及一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备。

背景技术

咖啡是世界三大饮料之一，由于咖啡花芽发育的不同步性，导致咖啡有多次开花现象及花期集中的特性。例如，在云南盛花期为3－5月，每次开花持续三天左右，因此果期从10月持续至1月左右，这导致收获期果实具有不同的成熟度以及咖啡果实成熟期在时间和空间上都难以追踪和预测。此外，采收期持续时间长，造成采收成本高，采后挑拣工作量大，不利于病虫害控制，且不利于高品质果实的生产。为了解决这些问题，咖啡生育期观测具有重要意义，而准确观测多次开花的时间和开花密度尤为重要，其对花期调控、灌溉和施肥具有指导作用，同时为果实发育和成熟期追踪预测以及产量预测方面提供重要数据。

目前对咖啡开花期观测一般是人工观测法和遥感方法，其中，人工观测代价高且效率低，缺乏统一标准，导致检测准确性较低。此外，基于遥感方法是利用高时间分辨率和粗空间分辨率的MODIS数据，对咖啡生育期进行观测，并结合多个完整的咖啡生育周期的数据，对咖啡开发期进行检测；然而，该方法中由于咖啡生育期的历史数据受当年环境、气候等因素的影响，对当前咖啡生育期的检测仅具有参考作用，以历史数据作为主要的检测要素，导致检测的准确性偏低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备，以解决检测准确率低的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种咖啡开花期的检测方法，包括：

获取待检测图像；

提取所述待检测图像的冠层区域图像；

基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期；其中，所述预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。

本发明实施例提供的咖啡开花期的检测方法，通过对待检测图像进行冠层区域图像的提取，其中，冠层区域图像为从图像上能看到的属于咖啡植株的区域以及咖啡植株的某些侧面，使得提取出的图像仅包括咖啡植株且排除其他对象(例如，树干，树枝等等)，为后续利用预设分类器进行检测提供了基础，能够保证检测的准确性；此外，由于预设分类器是通过对样本图像进行训练得到的，其学习了样本图像中开花期的特征，从而提高了对冠层区域图像进行检测的准确性。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述预设分类器通过如下步骤得到：

获取若干咖啡图像；

提取所述咖啡图像的冠层区域，以得到所述样本图像；其中，所述样本图像包括正样本集以及负样本集，所述正样本集为咖啡花或花序图像，所述负样本集为开花期以外的咖啡图像；

提取所述样本图像的颜色特征；

基于所述颜色特征，对所述对监督学习算法进行训练，以得到所述预设分类器。

本发明实施例提供的咖啡开花的检测方法，由于颜色特征能够较好地对于咖啡开花期的特征进行描述，因此，利用样本图像的颜色特征对监督学习算法进行训练所得到预设分类器能够对较准确地检测出咖啡开花期。