CN110060294A - 一种果树作物的产量评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种果树作物的产量评估方法，所述评估方法为：建立果实尺寸识别系统，录入大量拍摄的果实照片，利用深度学习算法结合果实照片和照片像素点进行训练学习，根据不同尺寸的果实匹配其对应的像素点，实现果实尺寸的智能判定，利用机器视觉处理平台对采集到的实际果实照片进行识别，判断果实尺寸，分析果树作物产量情况。本发明解决了现有果树产量评估效率低、成本高的问题。
Description
技术领域
本发明实施例涉及果树培育技术领域，具体涉及一种果树作物的产量评估方法。
背景技术
果树种植较多受到人工管理水平与自然气候的制约，因此每年果实产量存在很大的不稳定性，进一步造成市场供应和果农收入的波动。如果种植户能够在果树生长过程中通过一些相对简单的方法对果实产量进行估测，并根据预估产量及时调整生产管理与销售策略，可有效节省生产资料投入，并提高种植户收入，达到经济与生态效益的双赢。然而目前与产量预测相关的两种主流方法都较复杂，一种是利用遥感技术，通过影像光谱信息分析NVDI等参数，预测大面积范围的农作物产量；另一种则是通过专业生化检测设备，检测农作物生理指标、生长环境等与产量相关的因子，并分析生化因子与产量间的关系，建立产量预测模型。
目前已有的主流方法，专业性较强，且使用成本较高。遥感技术估测产量需要产量估测区域的高光谱图像，通过分析反演农作物的生物物理参数，较多地应用于大面积连片的农作物种植区域，且图像价格昂贵，适用于政府管理部门的宏观决策；而预测模型方法依赖于农作物生理指标、环境因子等一系列生化参数，参数获取需要专业测量设备，且不同区域具有不同的参数值，每次预测都需要重新采样化验，获取模型输入值。因此，已有主流方法都需要专业性技术人员的指导和专业设备的支持，产量估测所需材料需要重复投入，成本也相对较高，且操作步骤繁琐，预测周期相对较长，不利于在普通种植户中推广应用。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种果树作物的产量评估方法，以解决现有果树产量评估效率低、成本高的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明实施例公开了一种果树作物的产量评估方法，所述评估方法为：建立果实尺寸识别系统，录入大量拍摄的果实照片，利用深度学习算法结合果实照片和照片像素点进行训练学习，根据不同尺寸的果实匹配其对应的像素点，实现果实尺寸的智能判定，利用机器视觉处理平台对采集到的实际果实照片进行识别，判断果实尺寸，分析果树作物产量情况。
进一步地，所述果实尺寸识别系统包括：深度学习训练用数据集和深度学习算法训练模块，所述深度学习训练用数据集导入用于深度学习训练的果实照片，并生成算法模块训练所需的格式化数据集，所述深度学习算法训练模块将果实照片中果实面积的像素点与实际测量的果实尺寸值进行匹配训练，针对不同果实照片的像素点判断果实的尺寸。
进一步地，所述机器视觉处理平台全方位采集视觉传感器中果实的RGB图像，对采集的图像进行图像分割，然后划分出果实感兴趣区域，提取果实轮廓，根据所提取的果实轮廓，使用形状不变特征提取形状特征向量，克服果实大小、位置和朝向各异的问题。
进一步地，所述机器视觉处理平台利用采集的不同形状农产品样本图像和提取的特征向量，训练支持向量机，确定支持向量机最优参数和检测正确率。
进一步地，所述机器视觉检测平台是由视觉传感器、光照系统、CCD摄像机、图像采集卡、计算机及控制机构组成，所述CCD摄像机的帧速120fps、分辨率656*492、型号MER030-120UM，所述图像采集卡与所述控制机构均是电连接在所述计算机上，所述CCD摄像机是电连接在所述图像采集卡上，所述视觉传感器位于所述CCD摄像机下方，所述光照系统提供充足的光照，利用所述机器视觉检测平台采集果实图像过程中，每次可以拍摄一个或多个果实照片。
进一步地，所述图像分割过程包括选择合适的颜色模型、阈值分割、形态学闭运算、边缘提取和轮廓提取；所述颜色模型采用具有显著波峰波谷形态的2R-G-B图像，所述阈值分割是指用固定阈值T分割2R-GB图像，得到农产品果实感兴趣区域，该区域通常会受花萼遮挡影响而被分割；所述形态学闭运算采用5*5方形结构元素填充果实感兴趣区域的细小孔洞，所述边缘提取是指用Canny算子提取果实感兴趣区域边缘；所述轮廓提取是指用凸包算法求解包含农产品果实边缘并且顶点属于果实边缘的最小凸多边形，以该凸多边形来近似农产品形状，克服农产品果实被花尊遮挡造成的分割问题。
进一步地，所述形状不变特征提取算子指Hu不变矩和椭圆傅里叶描述子，所述Hu不变矩形将7个几何矩形作为形状特征向量，所述椭圆傅里叶描述子将图像轮廓的傅里叶展开式的前20个系数组合作为农产品形状特征向量。
进一步地，所述支持向量机是一种模式分类算法，其训练过程包括：获取不同形状农产品样本特征向量；线性缩放特征向量每个属性值到区间[-1,1]；选用RBF核函数；采用网格搜索法设定支持向量机两个未知参数，即惩罚因子C和函数参数r的变化范围，运用K交叉验证求不同参数组合条件下的分类正确率,选用预测正确率最高的组合参数作为支持向量机的最优参数；利用80％样本特征向量训练最优参数条件下的支持向量机，利用20％样本特征向量验证支持向量机，确定分类正确率。
进一步地，所述机器视觉处理平台采集的果实照片录入果实尺寸识别系统，根据照片的像素点判断果实尺寸，结合果树的种植密度预测果树产量。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例公开了一种果树作物的产量评估方法，通过机器视觉处理平台采集果实照片，对照片中果实的形状进行处理，挖取出果实轮廓，识别其像素点，利用基于深度学习训练好的果实尺寸识别系统将像素点与果实尺寸进行匹配，确定果实的尺寸，根据种植密度对果树产量进行评估，提升效率，降低成本。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本实施例公开了一种果树作物的产量评估方法，所述评估方法为：建立果实尺寸识别系统，录入大量拍摄的果实照片，利用深度学习算法结合果实照片和照片像素点进行训练学习，根据不同尺寸的果实匹配其对应的像素点，实现果实尺寸的智能判定，利用机器视觉处理平台对采集到的实际果实照片进行识别，判断果实尺寸，分析果树作物产量情况。
果实尺寸识别系统包括：深度学习训练用数据集和深度学习算法训练模块，所述深度学习训练用数据集导入用于深度学习训练的果实照片，并生成算法模块训练所需的格式化数据集，所述深度学习算法训练模块将果实照片中果实面积的像素点与实际测量的果实尺寸值进行匹配训练，针对不同果实照片的像素点判断果实的尺寸。
通过机器视觉处理平台拍摄农作物果实的原始图像，经过处理得到二值图像，将果实的像素点范围挖出，得到追踪结果，所述机器视觉处理平台全方位采集视觉传感器中果实的RGB图像，对采集的图像进行图像分割，然后划分出果实感兴趣区域，提取果实轮廓，根据所提取的果实轮廓，使用形状不变特征提取形状特征向量，克服果实大小、位置和朝向各异的问题，机器视觉处理平台利用采集的不同形状农产品样本图像和提取的特征向量，训练支持向量机，确定支持向量机最优参数和检测正确率。
机器视觉检测平台是由视觉传感器、光照系统、CCD摄像机、图像采集卡、计算机及控制机构组成，所述CCD摄像机的帧速120fps、分辨率656*492、型号MER030-120UM，所述图像采集卡与所述控制机构均是电连接在所述计算机上，所述CCD摄像机是电连接在所述图像采集卡上，所述视觉传感器位于所述CCD摄像机下方，所述光照系统提供充足的光照，利用所述机器视觉检测平台采集果实图像过程中，每次可以拍摄一个或多个果实照片。
所述图像分割过程包括选择合适的颜色模型、阈值分割、形态学闭运算、边缘提取和轮廓提取；所述颜色模型采用具有显著波峰波谷形态的2R-G-B图像，所述阈值分割是指用固定阈值T分割2R-GB图像，得到农产品果实感兴趣区域，该区域通常会受花萼遮挡影响而被分割；所述形态学闭运算采用5*5方形结构元素填充果实感兴趣区域的细小孔洞，所述边缘提取是指用Canny算子提取果实感兴趣区域边缘；所述轮廓提取是指用凸包算法求解包含农产品果实边缘并且顶点属于果实边缘的最小凸多边形，以该凸多边形来近似农产品形状，克服农产品果实被花尊遮挡造成的分割问题。
形状不变特征提取算子指Hu不变矩和椭圆傅里叶描述子，所述Hu不变矩形将7个几何矩形作为形状特征向量，所述椭圆傅里叶描述子将图像轮廓的傅里叶展开式的前20个系数组合作为农产品形状特征向量支持向量机是一种模式分类算法，其训练过程包括：获取不同形状农产品样本特征向量；线性缩放特征向量每个属性值到区间[-1，1]；选用RBF核函数；采用网格搜索法设定支持向量机两个未知参数，即惩罚因子C和函数参数r的变化范围，运用K交叉验证求不同参数组合条件下的分类正确率,选用预测正确率最高的组合参数作为支持向量机的最优参数；利用80％样本特征向量训练最优参数条件下的支持向量机，利用20％样本特征向量验证支持向量机，确定分类正确率.
所述机器视觉处理平台采集的果实照片录入果实尺寸识别系统，根据照片的像素点判断果实尺寸，结合果树的种植密度预测果树产量，果树密度为单位面积内种植果树的数量，通过选取多个片区内果树密度和果树产量预测，实现整片果树作物产量的评估，提升评估效率，降低评估成本。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (9)
1.一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述评估方法为：建立果实尺寸识别系统，录入大量拍摄的果实照片，利用深度学习算法结合果实照片和照片像素点进行训练学习，根据不同尺寸的果实匹配其对应的像素点，实现果实尺寸的智能判定，利用机器视觉处理平台对采集到的实际果实照片进行识别，判断果实尺寸，分析果树作物产量情况。
2.如权利要求1所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述果实尺寸识别系统包括：深度学习训练用数据集和深度学习算法训练模块，所述深度学习训练用数据集导入用于深度学习训练的果实照片，并生成算法模块训练所需的格式化数据集，所述深度学习算法训练模块将果实照片中果实面积的像素点与实际测量的果实尺寸值进行匹配训练，针对不同果实照片的像素点判断果实的尺寸。
3.如权利要求1所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述机器视觉处理平台全方位采集视觉传感器中果实的RGB图像，对采集的图像进行图像分割，然后划分出果实感兴趣区域，提取果实轮廓，根据所提取的果实轮廓，使用形状不变特征提取形状特征向量，克服果实大小、位置和朝向各异的问题。
4.如权利要求3所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述机器视觉处理平台利用采集的不同形状农产品样本图像和提取的特征向量，训练支持向量机，确定支持向量机最优参数和检测正确率。
5.如权利要求3所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述机器视觉检测平台是由视觉传感器、光照系统、CCD摄像机、图像采集卡、计算机及控制机构组成，所述CCD摄像机的帧速120fps、分辨率656*492、型号MER030-120UM，所述图像采集卡与所述控制机构均是电连接在所述计算机上，所述CCD摄像机是电连接在所述图像采集卡上，所述视觉传感器位于所述CCD摄像机下方，所述光照系统提供充足的光照，利用所述机器视觉检测平台采集果实图像过程中，每次可以拍摄一个或多个果实照片。
6.如权利要求3所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述图像分割过程包括选择合适的颜色模型、阈值分割、形态学闭运算、边缘提取和轮廓提取；所述颜色模型采用具有显著波峰波谷形态的2R-G-B图像，所述阈值分割是指用固定阈值T分割2R-GB图像，得到农产品果实感兴趣区域，该区域通常会受花萼遮挡影响而被分割；所述形态学闭运算采用5*5方形结构元素填充果实感兴趣区域的细小孔洞，所述边缘提取是指用Canny算子提取果实感兴趣区域边缘；所述轮廓提取是指用凸包算法求解包含农产品果实边缘并且顶点属于果实边缘的最小凸多边形，以该凸多边形来近似农产品形状，克服农产品果实被花尊遮挡造成的分割问题。
7.如权利要求3所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述形状不变特征提取算子指Hu不变矩和椭圆傅里叶描述子，所述Hu不变矩形将7个几何矩形作为形状特征向量，所述椭圆傅里叶描述子将图像轮廓的傅里叶展开式的前20个系数组合作为农产品形状特征向量。
8.如权利要求3所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述支持向量机是一种模式分类算法，其训练过程包括：获取不同形状农产品样本特征向量；线性缩放特征向量每个属性值到区间[-1，1]；选用RBF核函数；采用网格搜索法设定支持向量机两个未知参数，即惩罚因子C和函数参数r的变化范围，运用K交叉验证求不同参数组合条件下的分类正确率，选用预测正确率最高的组合参数作为支持向量机的最优参数；利用80％样本特征向量训练最优参数条件下的支持向量机，利用20％样本特征向量验证支持向量机，确定分类正确率。
9.如权利要求1所述的一种果树作物的产量评估方法，其特征在于，所述机器视觉处理平台采集的果实照片录入果实尺寸识别系统，根据照片的像素点判断果实尺寸，结合果树的种植密度预测果树产量。
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