[发明专利]一种基于云计算平台的田间茶叶嫩梢检测方法

说明书

本发明涉及云计算平台方法。技术方案是：一种基于云计算平台的田间茶叶嫩梢检测方法，按照以下步骤进行：1)客户端通过工业相机或其他图像采集设备采集田间的茶叶图像；2)客户端将采集到的图像进行图像处理之后采用TCP通讯发送给云服务端，并根据图像采集的季节和品种选择合适的茶叶嫩梢检测模型，反馈给云服务端；3)云服务端加载茶叶嫩梢检测的深度学习模型，对该帧图像进行茶叶嫩梢的检测；4)云服务端将检测结果进行编码然后回传给客户端；5)客户端对传输回的结果进行解码；如果没有目标则进行下一帧的处理，返回步骤2；如果有目标则对目标进行空间的定位。该方法应具有可显著提高检测速度、可提高农业机器人的作业效率的特点。

技术领域

本发明涉及云计算平台方法，具体为一种基于云计算平台的田间茶叶嫩梢检测方法。

背景技术

随着机器人技术的快速发展和广泛应用，计算机视觉技术得到了广泛的应用，人脸识别、无人送餐、定位导航等技术不断落地，越来越多的人工智能方案在工业、服务业等领域得到落地实施。“互联网+农业”是一种生产方式、产业模式与经营手段的创新，有助于发展智慧农业、精细农业、高效农业、绿色农业，提高农业质量效益和竞争力，实现传统农业想现代化农业转型。但由于人工智能方法需要强大的算力支持，并且农业领域作业场景多为非结构化自然环境，田间环境复杂，相关技术落地成本高、难度大，效率低。同时由于田间实际作业的农业机器人因为稳定性和成本考虑多为工控机控制，算力差、效率低，因此人工智能技术在农业机器人领域的应用一直处于落后水平。

随着5G技术、大数据的不断发展，云计算的概念渗透在各行各业，5G技术在车联网、无线医疗智慧城市等领域有着广阔的应用场景，云计算平台的低时延性也将快速刺激人工智能方法在农业机器人领域的快速发展。

发明内容

本发明的目的是克服上述背景技术的不足，提供一种基于云计算平台的田间茶叶嫩梢检测方法，该方法应具有可显著提高检测速度、可提高农业机器人的作业效率以及节省人力物力的特点。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于云计算平台的田间茶叶嫩梢检测方法，按照以下步骤进行：

1)客户端通过工业相机或其他图像采集设备采集田间的茶叶图像；

2)客户端将采集到的图像进行图像处理之后采用TCP通讯发送给云服务端，并根据图像采集的季节和品种选择合适的茶叶嫩梢检测模型，反馈给云服务端；

3)云服务端加载茶叶嫩梢检测的深度学习模型，对该帧图像进行茶叶嫩梢的检测；

4)云服务端将检测结果(是否检测到目标和目标的具体位置)进行编码然后回传给客户端；

5)客户端对传输回的结果进行解码；如果没有目标则进行下一帧的处理，返回步骤2；如果有目标则对目标进行空间的定位；

6)客户端将茶叶嫩梢的定位信息传给下位机进行采摘，完成采摘后返回步骤2，重新进行下一帧的处理。

所述步骤2)中的图像处理，主要指将由于图像采集时所产生的噪声进行降噪处理，使之成为便于检测的嫩梢图像，提高嫩梢检测的成功率。

所述步骤4)的检测结果主要指是否检测到茶叶嫩梢目标，如果未检测到目标则用数字0进行编码传输；如果检测到目标则用数字1表示，同时将目标的位置坐标一起进行编码，之后将编码的结果发送给客户端。

所述茶叶嫩梢检测的深度学习模型，按照以下步骤进行：

特征图提取、关键点估计、中心点偏移预测、尺寸偏置预测、BBOX推理。

所述特征图提取，是将输入图像通过基本框架处理生成对应关键点的热力图其中C为关键点类型数目(检测的类别数目)。