[发明专利]一种中药饮片小包装目标检测识别方法及系统

权利要求书

1.一种中药饮片小包装目标检测识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各类中药饮片小包装的图像集；每类所述中药饮片小包装的图像集均包括多个同类中药饮片小包装的图像；每张所述图像中均包括一个可抓取中药饮片小包装；所述可抓取中药饮片小包装为在所述图像中包装完整且无遮挡情况的中药饮片小包装；

对所述图像中的可抓取中药饮片小包装进行标定，得到标定后的图像；所述标定后的图像包括可抓取中药饮片小包装的边界框以及所述可抓取中药饮片小包装的边界框的中心点；

利用所述标定后的图像构建训练数据集；所述训练数据集包括各所述标定后的图像；

利用所述训练数据集、K-means++聚类算法和Focal loss损失函数对YOLO-V4模型进行训练和优化，得到优化后的YOLO-V4模型；

将待识别图像输入所述优化后的YOLO-V4模型中，识别出所述待识别图像中可抓取中药饮片小包装的边界框以及可抓取中药饮片小包装的边界框的中心点。

2.根据权利要求1所述的中药饮片小包装目标检测识别方法，其特征在于，所述对所述图像中的可抓取中药饮片小包装进行标定，得到标定后的图像，具体包括：

利用LabelIMG软件对所述图像中的可抓取中药饮片小包装进行标定，得到标定后的图像。

3.根据权利要求1所述的中药饮片小包装目标检测识别方法，其特征在于，所述利用所述训练数据集、K-means++聚类算法和Focal loss损失函数对YOLO-V4模型进行训练和优化，得到优化后的YOLO-V4模型，具体包括：

将所述训练数据集输入YOLO-V4模型中，利用K-means++聚类算法对各所述标定后的图像中的可抓取中药饮片小包装的边界框进行聚类，得到各类中药饮片小包装对应的可抓取中药饮片小包装的边界框，并利用Focal loss损失函数对YOLO-V4模型进行优化，得到优化后的YOLO-V4模型。

4.根据权利要求3所述的中药饮片小包装目标检测识别方法，其特征在于，所述将待识别图像输入所述优化后的YOLO-V4模型中，识别出所述待识别图像中可抓取中药饮片小包装的边界框以及可抓取中药饮片小包装的边界框的中心点，具体包括：

将待识别图像输入所述优化后的YOLO-V4模型中，利用所述各类中药饮片小包装对应的可抓取中药饮片小包装的边界框识别出所述待识别图像中可抓取中药饮片小包装的边界框以及可抓取中药饮片小包装的边界框的中心点。

5.一种中药饮片小包装目标检测识别系统，其特征在于，所述系统包括：

各类图像集获取模块，用于获取各类中药饮片小包装的图像集；每类所述中药饮片小包装的图像集均包括多个同类中药饮片小包装的图像；每张所述图像中均包括一个可抓取中药饮片小包装；所述可抓取中药饮片小包装为在所述图像中包装完整且无遮挡情况的中药饮片小包装；

标定模块，用于对所述图像中的可抓取中药饮片小包装进行标定，得到标定后的图像；所述标定后的图像包括可抓取中药饮片小包装的边界框以及所述可抓取中药饮片小包装的边界框的中心点；

训练数据集构建模块，用于利用所述标定后的图像构建训练数据集；所述训练数据集包括各所述标定后的图像；

模型训练和优化模块，用于利用所述训练数据集、K-means++聚类算法和Focal loss损失函数对YOLO-V4模型进行训练和优化，得到优化后的YOLO-V4模型；

识别模块，用于将待识别图像输入所述优化后的YOLO-V4模型中，识别出所述待识别图像中可抓取中药饮片小包装的边界框以及可抓取中药饮片小包装的边界框的中心点。

6.根据权利要求5所述的中药饮片小包装目标检测识别系统，其特征在于，所述标定模块具体包括：

标定单元，用于利用LabelIMG软件对所述图像中的可抓取中药饮片小包装进行标定，得到标定后的图像。