[发明专利]一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法

说明书

本发明提供了一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法，属于农业废弃物技术领域。包括如下步骤：采集不同地区、不同季节、白天夜间、多批次的农业废弃物图像和温度样本。该发明提出的一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法，所采用的农业废弃物腐熟度预测模型，并对模型进行优化，优化后的模型具有优异的农业废弃物形态、纹理特征学习能力，取得了理想的预测效果，并结合了农业废弃物图像与温度数据，使得对农业废弃物腐熟度预测更加精准，从而提高了好氧发酵效率，防止了农业废弃物好氧发酵后有毒有害物质含量超标，减轻了从业人员负担，保证了对农业废弃物处理质量，使得农业废弃物具有更高的经济效益。

技术领域

本发明涉及农业废弃物领域，具体而言，涉及一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法。

背景技术

农业废弃物是农业种植、农产品加工、畜禽养殖排放的废弃物的总称。其中，农业秸杆可制取沼气和成为农用有机肥料，也是饲养牲畜的粗饲料和栏圈铺垫料。将禽畜粪便和栏圈铺垫物，或将切碎的秸秆混掺以适量的人畜粪尿作高温农业废弃物，经过短期发酵，可大量杀灭人畜粪便中的致病菌、寄生虫卵，各种秸杆中隐藏的植物害虫以及各种杂草种籽等，进行好氧发酵，获得优质的有机肥原料。这种处理方法，在中国农村已经广泛应用，并受到世界各国的重视。

目前，在对农业废弃物腐熟度进行预测，一般都是通过人员多次采集农业废弃物的温度湿度情况，根据工作经验对农业废弃物腐熟度进行预测，该种方式，虽然能够对农业废弃物腐熟度进行一定程度的预测，但是预测不精准，而如果对农业废弃物腐熟度的预测存在较大偏差，由于农业废弃物腐熟过程中会伴生沙门氏菌、肠道链球菌等病菌，而腐熟完成的堆肥应达到的卫生标准是：1g农业废弃物干样中小于1个沙门氏菌和0.1～0.25个病毒嗜菌斑，将会导致腐熟后的堆肥无法满足要求。

如何发明一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法来改善这些问题，成为了本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

为了弥补以上不足，本发明提供了一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法，旨在改善通过人员的经验对农业废弃物的腐熟度预测存在较大偏差，将会导致腐熟后的堆肥无法满足要求的问题。

本发明是这样实现的：

本发明提供一种基于深度学习的农业废弃物好氧发酵处理腐熟度预测方法，包括如下步骤：

采集不同地区、不同季节、白天夜间、多批次的农业废弃物图像样本和温度样本；

搭建农业废弃物腐熟度预测模型；

对农业废弃物腐熟度预测模型进行优化；

对农业废弃物腐熟度预测模型进行训练；

利用训练后的农业废弃物腐熟度预测模型对农业弃物腐熟度进行预测识别；

对腐熟预测识别结果进行分析。

优选的，所述采集不同地区、不同季节、白天夜间、多批次的农业废弃物图像样本，输入图片采用RGB三色图像，按照农业废弃物原料的不同，构建四组农业废弃物样本数据集，将采集到的图片切割为分辨率为300×300的农业废弃物图像样本，并对采集的农业废弃物图像样本进行LBP纹理特征提取，提取算法如下：

比较每张大小为300×300的农业废弃物图像中像素点与相邻位置的8个像素点的大小关系，较大的记1，较小的记0，按照从左上到右下的位置进行排序，得到一个8位二进制数，将该二进制数转化为十进制数；

计算农业废弃物图像中所有像素点位置的LBP值，统计LBP值直方图，得到图像的LBP值在0～255间的分布；

统计农业废弃物图像的LBP直方图的概率分布，得到一条255维的特征向量。