[发明专利]一种菠萝花蕊的识别定位方法、电子设备及存储介质

说明书

本申请涉及图像识别技术领域，具体提供了一种菠萝花蕊的识别定位方法、电子设备及存储介质，该方法包括步骤：S1、将采集到的第一图像信息输入菠萝花蕊识别定位模型，菠萝花蕊识别定位模型在第一图像信息中生成预测框信息的过程包括：A1、根据第一图像信息获取浅层特征图、中层特征图和深层特征图；A2、基于膨胀网络分别对浅层特征图、中层特征图和深层特征图进行卷积堆叠，以获取三个第一特征图；A3、根据三个第一特征图生成包裹菠萝花蕊的预测框信息；S2、基于预测框信息获取菠萝花蕊的中心位置信息，并基于中心位置信息和预设的变换矩阵生成菠萝花蕊的三维坐标信息；该方法能够有效地提高菠萝花蕊的识别定位方法的识别定位速度。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种菠萝花蕊的识别定位方法、电子设备及存储介质。

背景技术

现有技术通常使用移动机器人进行点花，其工作流程为：移动机器人以固定的速度按照预先规划的路线移动，并在移动过程中持续采集图像和分析图像中是否存在待点花植株，在分析到图像中存在待点花植株时，移动机器人停止移动并通过采集到的图像对待点花植株的花蕊进行识别定位，以对待点花植株进行点花。现有的花蕊识别定位方法利用花蕊识别定位模型对花蕊进行识别定位，现有的花蕊识别定位模型利用特征金字塔（FPN）对图像中的特征进行提取和融合，由于特征金字塔综合了多尺度特征融合和分而治之的优势，因此特征金字塔的结构较为复杂，从而导致内存负担增大，特征提取速度和特征融合速度降低，进而导致花蕊识别定位方法的识别定位速度降低。

针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。

发明内容

本申请的目的在于提供一种菠萝花蕊的识别定位方法、电子设备及存储介质，能够有效地降低内存负担和提高特征提取速度，从而有效地提高菠萝花蕊的识别定位方法的识别定位速度。

第一方面，本申请提供了一种菠萝花蕊的识别定位方法，其包括步骤：

S1、将采集到的第一图像信息输入菠萝花蕊识别定位模型，以使菠萝花蕊识别定位模型在第一图像信息中生成预测框信息，菠萝花蕊识别定位模型在第一图像信息中生成预测框信息的过程包括：

A1、根据第一图像信息获取浅层特征图、中层特征图和深层特征图；

A2、基于膨胀网络分别对浅层特征图、中层特征图和深层特征图进行卷积堆叠，以获取三个第一特征图；

A3、根据三个第一特征图生成包裹菠萝花蕊的预测框信息；

S2、基于预测框信息获取菠萝花蕊的中心位置信息，并基于中心位置信息和预设的变换矩阵生成菠萝花蕊的三维坐标信息。

本申请提供的一种菠萝花蕊的识别定位方法，通过生成一个具有更大尺度范围的特征来弥补不使用多级特征所带来的缺陷，也即该方法通过设置膨胀网络代替现有的特征金字塔中的多尺度特征融合，从而有效地降低内存负担和提高特征提取速度，进而有效地提高菠萝花蕊的识别定位方法的识别定位速度。

可选地，步骤A3包括：

A31、菠萝花蕊识别定位模型分别全局平均池化压缩三个第一特征图的空间特征，并对全局平均池化压缩后的三个第一特征进行通道特征学习，以得到三个第二特征图

A32、菠萝花蕊识别定位模型分别将三个第二特征图与对应的第一特征图逐通道相乘，以得到三个第三特征图；

A33、菠萝花蕊识别定位模型根据三个第三特征图生成包裹菠萝花蕊的预测框信息。

由于该技术方案根据增强后的第一特征图生成预测框信息，因此该技术方案能够有效地提高预测框信息的准确度。

可选地，菠萝花蕊识别定位模型的训练过程为：