[发明专利]一种基于视觉识别的百香果成熟度检测及定位方法

说明书

本发明公开一种基于视觉识别的百香果成熟度检测及定位方法，所述百香果成熟度检测及定位方法包括：采用双目立体相机实时采集田间果园内的百香果图像，将采集到的百香果图像用于建立VOC数据集，形成待检测百香果图像；获取成熟百香果图像作为原始数据集，然后对原始数据集进行优化，再将优化后的原始数据集送入百香果目标检测模型中对对自然环境下的成熟百香果进行检测、训练出最优模型；将待检测百香果图像输入训练好的最优模型中进行测试，输出图像的识别结果，根据识别结果对百香果进行成熟度判别与定位判断。本发明能在自然环境下对成熟百香果检测及定位，本发明可以克服自然环境下光照和遮挡的影响，快速准确的识别定位成熟的百香果果实。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，尤其涉及一种基于视觉识别的百香果成熟度检测及定位方法。

背景技术

百香果属于西番莲科西番莲属，多年生的草质藤本植物，随着百香果的市场需求不断加大，在我国南宁许多地方均有大量种植，由于黄百香果具有生长旺盛，适应性强，耐寒性弱，果汁含量高等优点，因此种植及鲜销的主要品种为黄百香果，由于百香果为藤蔓植物，必须依靠攀爬架支撑才能正常生长，经过多地调研，水平棚架广泛应用，篱架高度为2.0～2.2m，以垂枝结果为主。由于百香果的生长特性，单纯依靠人工采摘会消耗大量人力，物力资源，面临采摘耗时长，抢收不及时，采摘效率低，单次收纳量小等问题。目前针对百香果的自动识别检测的研究很少，大部分是基于支撑向量机的果实识别算法、基于果实特色分析、图像分割识别以及基于深度学习技术的相关研究，但是均存在较大的局限性。因此，随着百香果数量增加，采摘效率低，资源浪费大以及现有检测方法的缺陷，无法克服自然环境下复杂光照以及果实被遮挡状况下对果实成熟度进行准确判断的问题，从而难以准确、及时保证果实的实时采收，以减少因果实腐烂、掉落等带来的巨大损失，为此，迫切需要开发一种高精度的方法快速、准确、有效地获取百香果分布数据情况具有重要意义，为后续识别定位采摘成熟的果实提供技术支撑。

发明内容

本发明的目的在于：针对上述存在的问题，提供一种基于视觉识别的百香果成熟度检测及定位方法，本发明能在自然环境下对成熟百香果检测及定位，本发明可以克服自然环境下光照和遮挡的影响，快速准确的识别定位成熟的百香果果实。为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明提供了一种基于视觉识别的百香果成熟度检测及定位方法，所述百香果成熟度检测及定位方法包括：采用双目立体相机实时采集田间果园内的百香果图像，将采集到的百香果图像用于建立VOC数据集，形成待检测百香果图像；获取成熟百香果图像作为原始数据集，然后对原始数据集进行优化，再将优化后的原始数据集送入百香果目标检测模型中对对自然环境下的成熟百香果进行检测与训练，训练出最优模型；将待检测百香果图像输入训练好的最优模型中进行测试，输出图像的识别结果，根据识别结果分别对百香果进行成熟度判别与定位判断。

上述方案优选的，对原始数据集进行优化包括通过MSRCP算法对光照图像进优化处理、对随机遮挡图像进行优化处理和利用图像数据增强技术进行扩充原始数据集的规模。

上述方案优选的，通过MSRCP算法对光照图像进优化处理包括如下步骤：

步骤31：将原始数据集jpg.格式存放在VOC2007文件夹下JPEGImages子文件夹内，用编号重新命名，利用Labelimg图片标注工具对原始数据集进行人工标注，再用矩形框将原始数据集中的每个成熟的百香果目标图像进行框选；将熟的百香果目标图像进行标签并储存为TXT格式，然后保存在Annotations标签文件夹下，使标签文件与百香果目标图像一一对应；

步骤32：对框选的原始百香果目标图像RGB进行均衡，然后将原始RGB进行增强并映射到每个对应的色彩通道中；

步骤33：对增强映射后的图像辐照度进行估算，并获取辐照度的最大值与最小值；其辐照度估算满足：

式中，f_n为滤波器函数；I(x,y)为图像上具体像素点坐标值；