一种基于水果外形的动态视频数据识别方法技术

一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，涉及动态视频数据识别技术领域，所述方法的具体步骤如下：第一步骤，由高清摄像头、高速内存、GPU、主板和存储器构成识别系统，有线网络或5G通信模组将所述识别系统连接到云计算机；第二步骤、由滚轴组成凹型滚动流水线，高清摄像头分居所述凹型滚动流水线两侧，采集水果在所述凹型滚动流水线上滚动的视频，将视频传输到云计算机，对视频中出现的水果进行一一对应地编号；第三步骤、给所述水果的三维立体图赋予真实水果的大小；第四步骤、根据水果的外观信息生成二维码，粘贴在水果上，对水果进行按等级分类。按等级分类。按等级分类。

【技术实现步骤摘要】
一种基于水果外形的动态视频数据识别方法


[0001]本专利技术涉及动态视频数据识别
，具体为一种基于水果外形的动态视频数据识别方法。

技术介绍

[0002]申请号为CN202111189737.9，公开了一种水果的分拣方法、装置和计算机可读存储介质，水果的分拣方法包括：获取待分拣水果的图像，根据预存储的图像处理算法和图像显示参数对待分拣水果的图像进行调整，得到目标图像；获取目标图像的二值化图像，根据二值化图像确定待分拣水果的表皮受损信息，并根据表皮受损信息对待分拣水果进行第一次分拣；识别目标图像的形状特征和像素点的颜色特征，根据颜色特征和/或形状特征对待分拣水果进行第二次分拣。是对水果的表皮受损进行判断。
[0003]水果的外观包括产品大小、形状、色泽、表面特征、鲜嫩程度、成熟度、新鲜度、整齐度、有无斑痕和损伤。随着社会的进步，消费者对水果的品质要求越来越高，销售商也需要对水果的外观进行分级，实现经济价值的最大化，对水果的外观分级是现实的需求。
[0004]水果的外观分级，有机械方式和手工方式。虽然机械方式对水果的大小分类，做的很好，但是对水果的形状、色泽、表面特征、鲜嫩程度、成熟度、新鲜度、整齐度、有无斑痕和损伤的选择，做的很不到位；无法做到高效和精准地，对水果大小、形状、色泽、表面特征、鲜嫩程度、成熟度、新鲜度、整齐度、有无斑痕和损伤的综合性判断。

技术实现思路

[0005]针对以上问题，本专利技术的目的在于采用高清摄像头动态采集流水线上滚动的水果，合成水果的三维立体图，判断水果的外观等级，根据水果的外观等级进行分类，提供一种基于水果外形的动态视频数据识别方法。
[0006]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，所述方法的具体步骤如下：第一步骤，由高清摄像头、高速内存、GPU、主板和存储器构成识别系统，有线网络或5G通信模组将所述识别系统连接到云计算机；第二步骤、由滚轴组成凹型滚动流水线，高清摄像头分居所述凹型滚动流水线两侧，采集水果在所述凹型滚动流水线上滚动的视频，将视频传输到云计算机，对视频中出现的水果进行一一对应地编号；第三步骤、在云计算机中，对所述视频进行取帧处理，在连续的帧图片中，通过卷积神经网络，连续抓取所述水果的特征线，形成三维的特征线网格，所述水果的颜色一一映射到三维的特征线网格，形成水果的三维立体图；通过深度神经网络的目标检测模型YOLO定位所述水果的特征线的长度，给所述水果的三维立体图赋予真实水果的大小；第四步骤、根据水果的外观信息生成二维码，粘贴在水果上，对水果进行按等级分类。
[0007]与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：（1）对水果的外观分级更加客观和准确，提高水果外观分类的效率；（2）实现水果外观分级的智能化；（3）实现水果外观的全方位评级。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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。
[0009]图1是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的流程示意图；图2是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的找到凸波峰线A的示意图；图3是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的定位凸波峰线A的示意图；图4是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的找到凸波峰线B的示意图；图5是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的定位凸波峰线B的示意图；图6是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的找到凸波峰线C的示意图；图7是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的定位凸波峰线C的示意图；图8是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的找到凸波峰线D的示意图；图9是一种基于水果外形的动态视频数据识别方法的定位凸波峰线D的示意图。
具体实施方式
[0010]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0011]因此，以下对本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的部分实施例。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，都属于本专利技术保护的范围。
[0012]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征和技术方案可以相互组合。
[0013]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0014]下面结合实施例对本专利技术作进一步详细描述。
[0015]实施例：如图1至图9所示，本专利技术提供了一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，所述方法的具体步骤如下：步骤一、由高清摄像头、高速内存、GPU、主板和存储器构成识别系统，有线网络或5G通信模组将所述识别系统连接到云计算机；步骤二、由滚轴组成凹型滚动流水线，高清摄像头分居所述凹型滚动流水线两侧，采集水果在所述凹型滚动流水线上滚动的视频，将视频传输到云计算机，对视频中出现的
水果进行一一对应地编号；步骤三、在云计算机中，对所述视频进行取帧处理，在连续的帧图片中，通过卷积神经网络，连续抓取所述水果的特征线，形成三维的特征线网格，所述水果的颜色一一映射到三维的特征线网格，形成水果的三维立体图；通过深度神经网络的目标检测模型YOLO（You only look once）定位所述水果的特征线的长度，给所述水果的三维立体图赋予真实水果的大小；步骤四、根据水果的外观信息生成二维码，粘贴在水果上，对水果进行按等级分类。
[0016]其中，步骤一, 包括由高清摄像头、高速内存、GPU、主板和存储器构成识别系统，有线网络或5G通信模组将所述识别系统连接到云计算机。
[0017]优选的，步骤一还包括：所述识别系统安装AI程序、卷积神经网络和深度神经网络，所述识别系统能够独立完成识别工作；所述识别系统连接到云计算机，所述识别系统将视频传输给云计算机，给云计算机将计算结果回传给所述识别系统，提高所述识别系统的识别能力；一个所述识别系统中可以配置一根高速内存、一块GPU、一块主板、一个存储器和多个高清摄像头，一个所述识别系统中也可以配置一根高速内存、一块GPU、一块主板、一个存储器和一个高清摄像头，根据实际的需求进行灵活地配置；所述识别系统与云计算机是否连接，取决于识别水果的速度和量，当识别水果的速度和量很少时，所述识别系统完全能够满足识别的要求，当识别水果的速度和量很大时，所述识别系统不能能够满足识别的要求，就需要借助云计算机的计算能力；所述识别系统与云计算机之间的连接方式是有线网络或5G通信模组，根据具体的情况灵活选择。
[0018]为了更好的实现本专利技术的目的，步骤二：由滚轴组成凹型滚动流水线，高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：第一步骤，由高清摄像头、高速内存、GPU、主板和存储器构成识别系统，有线网络或5G通信模组将所述识别系统连接到云计算机；第二步骤、由滚轴组成凹型滚动流水线，高清摄像头分居所述凹型滚动流水线两侧，采集水果在所述凹型滚动流水线上滚动的视频，将视频传输到云计算机，对视频中出现的水果进行一一对应地编号；第三步骤、在云计算机中，对所述视频进行取帧处理，在连续的帧图片中，通过卷积神经网络，连续抓取所述水果的特征线，形成三维的特征线网格，所述水果的颜色一一映射到三维的特征线网格，形成水果的三维立体图；通过深度神经网络的目标检测模型YOLO定位所述水果的特征线的长度，给所述水果的三维立体图赋予真实水果的大小；第四步骤、根据水果的外观信息生成二维码，粘贴在水果上，对水果进行按等级分类。2.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，其特征在于：在第一步骤中，所述识别系统安装AI程序、卷积神经网络和深度神经网络。3.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，其特征在于：在第一步骤中，所述识别系统将视频传输给云计算机，给云计算机将计算结果回传给所述识别系统。4.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法，其特征在于：在第二步骤中，将高清摄像头设置在水果等级分类的流水线上，连续地采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾治富，
申请(专利权)人：四川川西数据产业有限公司，
类型：发明
国别省市：