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申请/专利权人：中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)
申请日：2023-03-07
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN116434045B
主分类号：G06V20/00
分类号：G06V20/00;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2023.08.01#实质审查的生效;2023.07.14#公开
摘要：一种烟叶烘烤阶段智能识别方法，属于烟叶智能烘烤技术领域。其特征在于：包括如下步骤：S1建立模型，去除烟叶之外的背景部分，并提取烟叶区域；S2统计烟叶区域内颜色信息，寻找不同阶段特有的颜色信息特征；S3完成烟叶颜色信息的提取，分析各阶段颜色信息的特点；S4判断完成烟叶阶段后，将烟叶阶段转换为烟叶烘烤工艺阶段。本发明采用智能算法融合的方式，建立的烟叶阶段判别算法获得更高的识别准确率和更强的泛化能力；采用颜色特征进行烟叶阶段识别，符合实际烘烤过程烟叶状态变化规律，缓解烘烤阶段反复跳跃及不稳定现象；网络结构完成复杂性低的二分类任务，检测烟叶区域，增加了检测稳定性及陌生环境的适应性。
主权项：1.一种烟叶烘烤阶段智能识别方法，其特征在于：包括如下步骤：S1建立模型，去除烟叶之外的背景部分，并提取烟叶区域；S2统计烟叶区域内颜色信息，寻找不同阶段特有的颜色信息特征；S3完成烟叶颜色信息的提取，分析各阶段颜色信息的特点；S4判断完成烟叶阶段后，将烟叶阶段转换为烟叶烘烤工艺阶段；所述的模型为：Y＝FωX；其中，X表示烟叶图像，Y表示烟叶二值图像，Fω是关于权重ω的非线性关系式；通过前向传播及反向误差传播来求得关于参数ω的非线性关系Fω；所述的前向传播依次包括初始特征提取阶段、多支路特征提取阶段以及特征融合阶段并进行上采样获取烟叶区域；所述的多支路特征提取阶段的多支路特征为： 其中，为高分辨率融合特征，为中分辨率初始特征，为低分辨率初始特征，为卷积操作，ωH、ωM、ωL分别指高分辨率模板卷积权重、中分辨率模板卷积权重、低分辨率模板卷积权重，U指下采样操作，σ为非线性的激活函数；所述方法还包括，烟叶图像X和特征融合结果YF间的关系为： 其中，YF为低、中、高分辨率融合特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所) 一种烟叶烘烤阶段智能识别方法
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