一种花生品种识别方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种花生品种识别方法及系统，其中，所提供的方法包括：获取包含花生的图像，提取所述图像中花生部分的特征，根据所述花生部分的特征获取所述图像中花生部分的特征表示；根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。本发明专利技术实施例提供的方法，对图像中的花生部分进行特征提取，获得图像花生部分的特征表示，同时对花生部分的特征表示进行识别，从而对混合花生图像进行精准分类，对于花生品种繁多的现状，相比于人工识别，分类准确率高。

Method and system for identifying peanut varieties

The embodiment of the present invention provides a peanut variety identification method and system, in which the method includes: acquiring an image containing peanuts, extracting the characteristics of the peanut part in the image, acquiring the feature representation of the peanut part in the image according to the characteristics of the peanut part, and according to the peanut part in the image. A characteristic expression is used to identify the varieties of peanuts in the image. The method provided by the embodiment of the present invention extracts the peanut part of the image, obtains the feature representation of the peanut part of the image, and recognizes the feature representation of the peanut part of the image, so as to accurately classify the mixed peanut image. Compared with the manual recognition, the classification is accurate for the present situation of the peanut variety. The rate is high.

【技术实现步骤摘要】
一种花生品种识别方法及系统
本专利技术实施例涉及计算机
，尤其涉及一种花生品种识别方法及系统。
技术介绍
随着互联网技术和各种信息技术的发展，农业发展模式开始由原来的传统农业向现代化的智慧农业进行转变，在农业生产中，经常会遇到一个植物包含有多种不同的品种，例如农产品中花生目前已经登记的种类达到了500种以上，不同的花生品种具有不同的特性，例如普通型花生类型有68-4、花17、粤油551、白沙1016、鄂花3号等，具有抗青枯病的花生包括粤油92、鄂花5号、鲁花3号、花28、天府3号、粤油116、鄂花4号等品种。不同的品种适用不同的生长环境，因此，花生的品种分类识别在实际中具有较为广阔的应用价值，在智慧农业上也具有重要的地位。在现实生活中，不同的花生品种的种植很容易混乱，导致收获到的花生也是混乱的，现有技术中，对花生品种的识别方式通常为人工肉眼识别和分类，这种识别方法依赖于识别人员的专业性，并且由于花生的品种繁多的原因，识别的准确率依旧很低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种花生品种识别方法及系统，用以解决现有技术对花生类别的识别依赖于人工识别，需要识别人员具有一定的专业性，同时由于花生的品种繁多的原因，识别的准确率低下的问题。本专利技术实施例提供一种花生品种识别方法，包括：获取包含花生的图像，提取所述图像中花生部分的特征，根据所述花生部分的特征获取所述图像中花生部分的特征表示；根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。其中，所述提取所述图像中花生部分的特征，获取所述图像中花生部分的特征表示的步骤具体包括：将所述图像分割为多个大小相同的正方形窗口，提取所述正方形窗口的SIFT描述符，将其中平移和光照变化不变的SIFT描述符作代表代表花生对象的SIFT描述符，将所述代表花生对象的SIFT描述符放入密度聚类中，用于建立聚类特征的模型；通过密度聚类算法，对所述代表花生对象的SIFT描述符进行聚类，构建多个聚类中心，并根据所述聚类中心构建码本；根据Bag-of-wordsmodel模型，获得所述图像中对应于所述码本的BoW表示，将所述BoW表示作为所述图像中花生部分的特征表示。其中，所述根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别的步骤具体包括：将所述图像中花生部分的特征表示输入到预设的SVM分类器中，通过SVM分类器对所述图像中花生部分的特征表示进行分类识别。其中，所述SVM分类器的个数为k(k-1)/2个；其中，k为需要识别的花生种类的数量。其中，所述通过SVM分类器对所述图像中花生部分的特征表示进行分类识别具体包括：根据k(k-1)/2个SVM分类器对所述图像中花生部分的特征表示进行测试，采取投票的形式，将得票最高的识别结果作为最终的识别结果。其中，所述方法还包括对所述SVM分类器训练的步骤，其中，对所述SVM分类器训练的步骤包括：获取多张包含花生类别标注的，包含花生的图像作为训练样本集，根据所述训练样本集对SVM分类器进行训练。其中，所述根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别的步骤具体包括：将所述图像中花生部分的特征表示输入到预设的神经网络中，通过神经网络对所述图像中花生部分的特征表示进行分类识别。根据本专利技术的第二方面，提供一种花生品种识别系统，包括：预处理模块，用于获取包含花生图像，提取所述图像中花生部分的特征，获取所述图像中花生部分的特征表示；识别模块，用于根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。根据本专利技术的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的花生品种识别方法。本专利技术实施例还提供一种花生品种识别设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下动作：获取包含花生的图像，提取所述图像中花生部分的特征，根据所述花生部分的特征获取所述图像中花生部分的特征表示；根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。本专利技术实施例提供的花生品种识别方法，对图像中的花生部分进行特征提取，获得图像花生部分的特征表示，同时对花生部分的特征表示进行识别，从而对混合花生图像进行精准分类，对于花生品种繁多的现状，相比于人工识别，分类准确率高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的一种花生品种识别方法的流程图；图2为本专利技术另一实施例提供的一种花生品种识别系统的结构图；图3为本专利技术再一实施例提供的一种花生品种识别设备的结构图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参考图1，图1为本专利技术一实施例提供的一种花生品种识别方法的流程图，本实施例提供的方法包括：S1，获取包含花生图像，提取所述图像中花生部分的特征，获取所述图像中花生部分的特征表示；S2、根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。具体的，在实际的包含花生的图像采集过程中，由于图像的采集环境、采集装置等原因，使得获取的图像效果不够好，从而会导致特征提取的效果较差，无法满足识别精度的需求，因此在接收到包含花生的图像的时候，需要对图像进行预处理，提取图像中花生部分的特征，其中，一张图像可能有包含多个花生，因此要将图像中每个花生的花生部分进行特征提取，获得图像中所有花生的特征表示。在获得了图像中花生部分的特征表示后，通过对这些特征表示进行识别，从而可以得出原图像中花生的品种。其中，图像的花生部分特征表示，可以是图像中单个花生所占据的图像的范围，也可以是图像中花生的轮廓图像，在去除了边界影响和噪声部分后，将剩下的花生部分的图像作为图像中花生的特征表示，进而可以进行对特征表示的识别。通过此方法，对图像中的花生部分进行特征提取，获得图像花生部分的特征表示，同时对花生部分的特征表示进行识别，从而对混合花生图像进行精准分类，对于花生品种繁多的现状，相比于人工识别，分类准确率高。在上述实施例的基础上，所述提取所述图像中花生部分的特征，获取所述图像中花生部分的特征表示的步骤具体包括：将所述图像分割为多个大小相同的正方形窗口，提取所述正方形窗口的SIFT描述符，将其中平移和光照变化不变的SIFT描述符作代表代表花生对象的SIFT描述符，将所述代表花生对象的SIFT描述符放入密度聚类中，用于建立聚类特征的模型；通过密度聚类算法，对所述代表花生对象的SIFT描述符进行聚类，构建多个聚类中心，并根据所述聚类中心构建码本；根据Bag-of-wordsmodel模型，获得所述图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种花生品种识别方法，其特征在于，包括：获取包含花生的图像，提取所述图像中花生部分的特征，根据所述花生部分的特征获取所述图像中花生部分的特征表示；根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种花生品种识别方法，其特征在于，包括：获取包含花生的图像，提取所述图像中花生部分的特征，根据所述花生部分的特征获取所述图像中花生部分的特征表示；根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述图像中花生部分的特征，获取所述图像中花生部分的特征表示的步骤具体包括：将所述图像分割为多个大小相同的正方形窗口，提取所述正方形窗口的SIFT描述符，将其中平移和光照变化不变的SIFT描述符作代表代表花生对象的SIFT描述符，将所述代表花生对象的SIFT描述符放入密度聚类中，用于建立聚类特征的模型；通过密度聚类算法，对所述代表花生对象的SIFT描述符进行聚类，构建多个聚类中心，并根据所述聚类中心构建码本；根据Bag-of-wordsmodel模型，获得所述图像中对应于所述码本的BoW表示，将所述BoW表示作为所述图像中花生部分的特征表示。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像中花生部分的特征表示，对所述图像中的花生的品种进行识别的步骤具体包括：将所述图像中花生部分的特征表示输入到预设的SVM分类器中，通过SVM分类器对所述图像中花生部分的特征表示进行分类识别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述SVM分类器的个数为k(k-1)/2个；其中，k为需要识别的花生种类的数量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振波，钮冰姗，李光耀，彭芳，吴静，岳峻，李道亮，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11