[发明专利]一种烟叶分级方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种破损烟叶分级方法，其特征在于，包括：

获取待补全烟叶图像，将所述待补全烟叶图像输入已训练神经网络模型得到补全烟叶图像；

根据所述补全烟叶图像与所述待补全烟叶图像计算烟叶破损率；

根据所述烟叶破损率进行破损烟叶分级得到分级结果。

2.根据权利要求1所述破损烟叶分级方法，其特征在于，所述获取待补全烟叶图像，包括：

将原始烟叶图像的三通道灰度值输入第一模型进行背景去除处理，得到所述待补全烟叶图像，所述第一模型的表达式为：

式中，src_mask为烟叶区域判断值，src_img为所述原始烟叶图像，bVal、gVal和rVal分别为所述原始烟叶图像的蓝色通道灰度值、绿色通道灰度值和红色通道灰度值，src_val为原始烟叶图像灰度值，dst_img为所述待补全烟叶图像，M为去背景参数。

3.根据权利要求1所述破损烟叶分级方法，其特征在于，所述根据所述补全烟叶图像与所述待补全烟叶图像计算烟叶破损率，包括：

通过所述补全烟叶图像与所述待补全烟叶图像获取所述补全烟叶图像的填充图像；

提取所述填充图像的填充面积；

将所述填充面积除以补全烟叶图像面积计算所述烟叶破损率。

4.根据权利要求3所述破损烟叶分级方法，其特征在于，所述提取所述填充图像的填充面积，包括：

当检测到所述填充图像存在填充折叠区域时，提取填充折叠区域面积；

将所述填充折叠区域面积的二倍加上剩余填充图像面积得到所述填充面积。

5.根据权利要求3所述破损烟叶分级方法，其特征在于，所述将所述填充面积除以补全烟叶图像面积计算所述烟叶破损率，包括：

当检测到所述待补全烟叶图像存在折叠区域时，提取折叠区域面积；

将所述折叠区域面积的二倍加上剩余待补全烟叶图像面积得到待补全烟叶图像面积；

将所述待补全图像面积与所述填充面积的和确定为所述补全烟叶图像面积；

将所述填充面积除以所述补全烟叶图像面积计算所述烟叶破损率。

6.根据权利要求4或5所述破损烟叶分级方法，其特征在于，使用语义分割方法进行所述填充折叠区域与所述折叠区域的检测。

7.根据权利要求1所述破损烟叶分级方法，其特征在于，所述将所述待补全烟叶图像输入已训练神经网络模型得到补全烟叶图像，包括：

将所述待补全烟叶图像输入已训练的Unet模型或GAN模型得到所述补全烟叶图像；

其中，采用PyToch作为训练框架，采用ONNX作为后端部署。

8.一种破损烟叶分级装置，其特征在于，包括：

补全模块，用于获取待补全烟叶图像，将所述待补全烟叶图像输入已训练神经网络模型得到补全烟叶图像；

计算模块，用于根据所述补全烟叶图像与所述待补全烟叶图像计算烟叶破损率；

分级模块，用于根据所述烟叶破损率进行破损烟叶分级得到分级结果。

9.一种破损烟叶分级设备，其特征在于，包括：

存储器，用于储存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述破损烟叶分级方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述破损烟叶分级方法。