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申请/专利权人：甘肃农业大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118154834A
主分类号：G06V10/20
分类号：G06V10/20;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/30;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明提供了一种胡麻籽粒形态识别方法、装置及电子设备。该方法包括：获得待识别胡麻籽粒图像；通过边缘检测算法获得待识别胡麻籽粒图像中各个胡麻籽粒的边缘，获得整体边缘图像；使用目标识别算法获得整体边缘图像中形态完整的胡麻籽粒边缘图像；将形态完整的胡麻籽粒边缘图像从整体边缘图像中进行删除，获得残缺边缘图像；根据残缺边缘图像中各个残缺边缘的曲率对各个残缺边缘进行补齐，获得修正边缘图像；计算形态完整的胡麻籽粒边缘图像和修正边缘图像中各个胡麻籽粒的形态特征值，基于形态特征值输出胡麻籽粒形态识别结果。
主权项：1.一种胡麻籽粒形态识别方法，其特征在于，包括:获得待识别胡麻籽粒图像；通过边缘检测算法提取待识别胡麻籽粒图像中各个胡麻籽粒的边缘，获得整体边缘图像，包括：使用直方图均衡化对待识别胡麻籽粒图像进行增强，使用canny边缘检测算法对增强后的待识别胡麻籽粒图像进行边缘检测，获得第一边缘图像；获得待识别胡麻籽粒图像的灰度直方图，从灰度直方图中提取胡麻籽粒边界处的颜色特征值，根据颜色特征值对待识别胡麻籽粒图像进行阈值分割，获得第二边缘图像；将第一边缘图像和第二边缘图像的并集作为整体边缘图像；使用目标识别算法获得整体边缘图像中形态完整的胡麻籽粒边缘图像，包括：构建YOLOv5s网络，使用公开数据集对YOLOv5s网络进行训练，获得训练完的YOLOv5s网络；使用少量形态完整的胡麻籽粒边缘图像构建数据集，使用该数据集对训练完的YOLOv5s网络进行微调，获得用于识别形态完整的胡麻籽粒的YOLOv5s网络，使用该YOLOv5s网络对整体边缘图像中形态完整的胡麻籽粒边缘进行识别；将形态完整的胡麻籽粒边缘图像从整体边缘图像中进行删除，获得残缺边缘图像；根据残缺边缘图像中各个残缺边缘的曲率对各个残缺边缘进行补齐，获得修正边缘图像；计算形态完整的胡麻籽粒边缘图像和修正边缘图像中各个胡麻籽粒的形态特征值，基于形态特征值输出胡麻籽粒形态识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 甘肃农业大学 一种胡麻籽粒形态识别方法、装置及电子设备
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