一种果实计数方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请适用于深度学习卷积神经网络技术领域，提供了一种果实计数方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取果实图片；将果实图片输入至果实检测模型，以使得果实检测检测模型输出果实图片中各个果实的位置信息，其中果实检测模型中的第一卷积层模块的输出特征被输入至第二卷积层模块，第一卷积层模块用于处理果实整体特征，第二卷积层模块用于处理果实局部特征；根据所确定的果实的位置信息，确定果实图片所对应的果实数量。由此，提升对小目标物体的检测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种果实计数方法、装置及电子设备
本申请属于深度学习卷积神经网络
，尤其涉及一种果实计数方法、装置及电子设备。
技术介绍
目前相关技术中，随着深度学习卷积神经网络技术在农业领域的广泛应用，对农业栽培、植保、测产等方方面面产生了较大的影响，极大的提升了农业生产的效率，明显的降低了生产的成本。但是，使用简单的特征金字塔网络(FPN)进行特征融合，只能提升大目标物体的检测与识别，对小目标物体检测准确度仍然很低，达不到实用的级别。因此，如何提升对小目标物体(例如，果实)检测的准确度是目前业界亟待解决的难题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种果实计数方法、装置及电子设备，以解决现有技术中对小目标物体检测准确度较低的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种果实计数方法，包括：获取果实图片；将果实图片输入至果实检测模型，以使得果实检测模型输出果实图片中各个果实的位置信息，其中果实检测模型中的第一卷积层模块的输出特征被输入至第二卷积层模块，第一卷积层模块用于处理果实整体特征，第二卷积层模块用于处理果实局部特征；根据所确定的果实的位置信息，确定果实图片所对应的果实数量。本申请实施例的第二方面提供了一种果实计数装置，包括：获取单元，被配置为获取果实图片；处理单元，被配置为将果实图片输入至果实检测模型，以使得果实检测模型输出果实图片中各个果实的位置信息，其中果实检测模型中的第一卷积层模块的输出特征被输入至第二卷积层模块，第一卷积层模块用于处理果实整体特征，第二卷积层模块用于处理果实局部特征；确定单元，被配置为根据所确定的果实的位置信息，确定果实图片所对应的果实数量。本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备实现如上述方法的步骤。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过本申请实施例，电子设备可以将果实图片输入至果实检测模型，以使得果实检测模型输出果实图片中各个果实的位置信息，其中果实检测模型中的第一卷积层模块的输出特征被输入至第二卷积层模块，第一卷积层模块用于处理果实整体特征，第二卷积层模块用于处理果实局部特征，以使得图片具有严格分类；根据所确定的果实的位置信息，确定果实图片所对应的果实数量。由此，将果实检测模型中的深层特征与浅层特征进行融合，可以提升对小目标物体的检测准确度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种果实计数方法的一示例的流程示意图；图2是本申请实施例提供的在果实图片上的标注框的一示例的示意图；图3是本申请实施例提供的果实检测模型的一示例的示意图；图4是本申请实施例提供的一种提升在果实图片中存在遮挡果粒的检测准确度的一示例的示意图；图5是本申请实施例提供的一种发送果实数量至客户端一示例的流程示意图；图6是本申请实施例提供的一种果实计数方法的一示例的交互流程示意图；图7是本申请实施例提供的一种果实计数装置的一示例的结构示意图；图8是本申请实施例提供的电子设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。具体实现中，本申请实施例中描述的电子设备包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，上述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的电子设备。然而，应当理解的是，电子设备可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。电子设备支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。可以在电子设备上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。需说明的是，葡萄花期至幼果期疏果是葡萄整个生产过程中非常重要的一个环节，直接决定这葡萄品质的高低和价格，同时又是各种农事操作最为繁忙的时期本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种果实计数方法，其特征在于，包括：/n获取果实图片；/n将所述果实图片输入至果实检测模型，以使得所述果实检测模型输出所述果实图片中各个果实的位置信息，其中所述果实检测模型中的第一卷积层模块的输出特征被输入至第二卷积层模块，所述第一卷积层模块用于处理果实整体特征，所述第二卷积层模块用于处理果实局部特征；/n根据所确定的果实的位置信息，确定所述果实图片所对应的果实数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种果实计数方法，其特征在于，包括：
获取果实图片；
将所述果实图片输入至果实检测模型，以使得所述果实检测模型输出所述果实图片中各个果实的位置信息，其中所述果实检测模型中的第一卷积层模块的输出特征被输入至第二卷积层模块，所述第一卷积层模块用于处理果实整体特征，所述第二卷积层模块用于处理果实局部特征；
根据所确定的果实的位置信息，确定所述果实图片所对应的果实数量。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述果实图片输入至果实检测模型之后，所述方法还包括：
基于所述果实检测模型，确定所述果实图片中各个果实的颜色。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述果实图片输入至果实检测模型，以使得所述果实检测模型输出所述果实图片中各个果实的位置信息之后，所述方法还包括：
根据所确定的各个果实的位置信息，为所述果实图片分别设置相应的第一标注框。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述果实图片输入至果实检测模型，以使得所述果实检测模型输出所述果实图片中各个果实的位置信息之后，所述方法还包括：
根据所确定的各个果实的位置信息和颜色，为所述果实图片分别设置相应的第二标注框。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述果实检测模型中设置有双向特征金字塔网络结构模块，所述双向特征金字塔网络结构模块用于将由所述第一卷积层模块所输出的特征输入至所述第二卷积层模块。


6.如权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨健，李文波，谢秋发，覃悦，
申请(专利权)人：深圳市识农智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44