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申请/专利权人：陕西仙喜辣木茯茶有限公司

摘要：本发明涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及基于人工智能的茯砖茶发花动态检测方法。所述方法包括：获取预处理后的茯砖茶表面图；根据像素点的色相值分类并筛选获得第一结果；获得第一评判标准，根据第一评判标准获得未知区域；计算目标未知区域的形状规则程度和面积差异程度，以获得目标未知区域为发花区域的可能性，进而获得第二评判标准；计算目标未知区域为发花区域的总概率，判断目标未知区域是否为准确发花区域，根据准确发花区域获得发花密集程度，完成茯砖茶发花状态检测。通过本发明的技术方案，能够更加清晰的区分发花区域，提高发花检测的准确度。

主权项：1.基于人工智能的茯砖茶发花动态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预处理后的茯砖茶表面图；根据像素点的色相值将所述茯砖茶表面图中的像素点进行分类，并对分类结果进行筛选，获得第一结果；利用区域生长算法获取所述第一结果中所有像素点的生长区域，所述生长区域的个数至少为一；分别计算每个所述生长区域中所有边缘像素点的拉普拉斯响应值的均值，并将所有所述均值的中位数作为第一评判标准；根据所述第一评判标准对所述生长区域进行分类，获得第二结果，所述第二结果包括茶梗区域、发花区域和未知区域；分别计算目标未知区域的形状规则程度和面积差异程度，所述目标未知区域为任意一个所述未知区域；基于所述形状规则程度以及计算的第一权重和所述面积差异程度以及计算的第二权重，计算所述目标未知区域为发花区域的可能性，并将每个所述可能性的中位数作为第二评判标准；基于所述第一评判标准、所述第二评判标准、所述均值、所述可能性、预设的第三权重和预设的第四权重计算所述目标未知区域为发花区域的总概率，当所述总概率大于预设概率阈值，所述目标未知区域为准确发花区域；将所有准确发花区域的像素点和所述茯砖茶表面图的总像素点的占比作为发花密集程度，根据所述发花密集程度完成茯砖茶发花状态检测；计算所述目标未知区域的形状规则程度包括步骤：任选所述目标未知区域中两个所述边缘像素点作为椭圆的两个焦点，遍历所述目标未知区域中所有所述边缘像素点，获得所述目标未知区域的最小外接椭圆；计算所述目标未知区域的形状规则程度，所述形状规则程度满足关系式： ，其中，表示第个未知区域的形状规则程度，表示第个未知区域的最小外接椭圆的长轴半径，表示第个未知区域的最小外接椭圆的短轴半径，在形状规则程度关系式中，第个未知区域即为目标未知区域；计算所述目标未知区域的面积差异程度包括步骤：获得所述目标未知区域的面积和所述目标未知区域最小外接圆的面积；计算所述目标未知区域的面积差异程度，所述面积差异程度满足关系式： ，其中，表示第个未知区域的面积差异程度，表示第个未知区域的面积，表示第个未知区域最小外接圆的面积，在面积差异程度关系式中，第个未知区域即为目标未知区域；获取所述第二评判标准包括步骤：将所述目标未知区域的形状规则程度和所有未知区域形状规则程度的累加值的比值作为所述第一权重；将所述目标未知区域的面积差异程度和所有未知区域面积差异程度的累加值的比值作为所述第二权重；计算目标未知区域为发花区域的可能性，所述可能性满足关系式： ，其中，表示第个未知区域为发花区域的可能性，表示第个未知区域的第二权重，表示第个未知区域的面积差异程度，表示第个未知区域的第一权重，表示第个未知区域的形状规则程度，在可能性关系式中，第个未知区域即为目标未知区域；遍历所有未知区域，获得每个未知区域对应的可能性，将每个所述可能性的中位数作为第二评判标准。

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