[发明专利]基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法

权利要求书

1.基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法，其中，所述方法包括：

获取烘烤的烟叶图像；

对所述烟叶图像进行预处理，得预处理图像；

将所述预处理图像输入到烟叶烘烤阶段控温点识别模型中，判断烘烤烟叶是否处于阶段控温点。

2.根据权利要求1所述的判断方法，其中，所述烟叶烘烤阶段控温点识别模型的训练方法为：

获取训练烟叶图像，所述训练烟叶图像为烘烤过程中不同阶段控温点对应的烟叶图像；

从所述训练烟叶图像中提取烟叶特征，获得烟叶主要特征向量和CNN卷积特征向量；

将所述烟叶主要特征向量和CNN卷积特征向量拼接成一个图像特征向量；

将所述图像特征向量输入到分类器中，由所述分类器按照对应阶段控温点进行分类。

3.根据权利要求2所述的判断方法，其中，所述烟叶主要特征向量至少包括烟叶颜色、主脉颜色、烟叶纹理和面积比特征。

4.根据权利要求3所述的判断方法，其中，所述烟叶颜色特征的提取方法为：将所述预处理图像由RGB空间转换为HSV空间；

计算所述RGB空间和所述HSV空间中的每个通道的平均值，得R1，G1，B1，H1，S1，V1六个值，作为整体的烟叶颜色特征值。

5.根据权利要求3所述的判断方法，其中，所述主脉烟叶特征的提取方法为：对所述预处理图像进行分割处理，得茎部图像；

将所述茎部图像由RGB空间转换为HSV空间；

计算烟叶主筋脉在所述RGB空间和所述HSV空间中各通道的平均值，得R2，G2，B2，H2，S2，V2六个值，作为主脉颜色特征值。

6.根据权利要求3所述的判断方法，其中，所述烟叶纹理特征的提取方法为：采用灰度共生矩阵算法提取烟叶的纹理特征值，所述纹理特征值包括对比度、熵、自相关和能量。

7.根据权利要求3所述的判断方法，其中，所述烟叶面积比特征值的提取方法为：

计算烟叶当前烘烤时刻的烟叶面积值，为当前烟叶面积值；

计算烟叶初始烘烤时刻的烟叶面积值，为初始烟叶面积值；

计算当前烟叶面积值与初始烟叶面积值的比值，即为烟叶面积比特征值。

8.根据权利要求2所述的判断方法，其中，所述CNN卷积特征向量的提取方法为：根据预训的卷积神经网络的各卷积层参数，提取所述预处理图像的述CNN卷积特征；其中，所述预训的卷积神经网络的各卷积层参数的获取方法为：

获取训练烟叶图像，所述训练烟叶图像为烘烤过程中不同阶段控温点对应的烟叶图像；

以所述烟叶图像对应阶段控温点的类别作为训练的标签，对卷积神经网络进行预训；

预训完成后，提取卷积神经网络的各卷积层参数，作为CNN自动提取特征。

9.根据权利要求1所述的判断方法，其中，所述预处理包括以下步骤：

对所述烟叶图像进行图像去噪，得去噪图像；

对所述去噪图像进行颜色校正，得校正图像；

对所述校正图像进行前景细化，得细化图像；

对所述细化图像进行前景分割，得前景图像。

10.根据权利要求1所述的判断方法，其中，根据烟叶烘烤工艺曲线，所述阶段控温点包括变黄初期控温点，变黄前期控温点，变黄中期控温点，变黄后期控温点，定色前期控温点，定色中期控温点，定色后期控温点，干筋前期控温点，干筋中期控温点和干筋后期控温点。