一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法及系统技术方案

一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法及系统，属于智能生产领域，其中包括：通过信息码识别组件对目标农产品的目标信息码进行识别，得到第一识别结果；通过图像采集组件对目标农产品进行巡检，得到识别结果；通过重量检测组件对目标农产品进行检测，得到目标产品重量，作为第三识别结果；将第一、第二、第三识别结果作为待分析识别信息，并通过分析识别模型对待分析识别信息进行分析，得到智能溯源秤对目标农产品的分析识别结果。本申请解决了现有技术中由于对农产品识别能力差导致的农产品的可追溯性低的技术问题，达到了提高对农产品识别的精准度，从而提升农产品的可溯源性和溯源能力的技术效果。和溯源能力的技术效果。和溯源能力的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能生产领域，具体涉及一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人们对食品安全的关注度不断提高，农产品质量问题也越来越受到广泛关注。针对农产品的溯源和质量追溯，传统的农产品质量追溯方式主要依赖于人工记录和信息传递，在信息保存和传递过程中存在很大的误差和风险，造成对农产品的可追溯性低。因此，对农产品进行精准化识别成为亟须解决的重要问题。

技术实现思路

[0003]本申请通过提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法及系统，旨在解决现有技术中由于对农产品识别能力差导致的农产品的可追溯性低的技术问题。
[0004]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法及系统。
[0005]本申请公开的第一个方面，提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法，该方法包括：通过智能溯源秤上的信息码识别组件对目标农产品的目标信息码进行识别，得到第一识别结果；通过智能溯源秤上的图像采集组件对目标农产品进行巡检，得到目标巡检视频，并分析目标巡检视频得到目标农产品的第二识别结果；通过智能溯源秤上的重量检测组件对目标农产品进行检测，得到目标产品重量，并将目标产品重量作为第三识别结果；将第一识别结果、第二识别结果和第三识别结果作为待分析识别信息，并通过分析识别模型对待分析识别信息进行分析，得到分析识别结果；其中，分析识别结果是指智能溯源秤对目标农产品的分析识别结果。
[0006]本申请公开的另一个方面，提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别系统，该系统包括：第一识别结果模块，用于通过智能溯源秤上的信息码识别组件对目标农产品的目标信息码进行识别，得到第一识别结果；第二识别结果模块，用于通过智能溯源秤上的图像采集组件对目标农产品进行巡检，得到目标巡检视频，并分析目标巡检视频得到目标农产品的第二识别结果；第三识别结果模块，用于通过智能溯源秤上的重量检测组件对目标农产品进行检测，得到目标产品重量，并将目标产品重量作为第三识别结果；分析识别结果模块，用于将第一识别结果、第二识别结果和第三识别结果作为待分析识别信息，并通过分析识别模型对待分析识别信息进行分析，得到分析识别结果；其中，分析识别结果是指智能溯源秤对目标农产品的分析识别结果。
[0007]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了通过智能溯源秤上的信息码识别组件、图像采集组件和重量检测组件，通过数据库检索农产品的生产及销售数据，通过计算机视觉技术判断农产品的外观水平，通过重量识别判断农产品的质量等级，通过对农产品进行多方位的检测并生成相应的
识别结果作为待分析识别结果，通过分析识别模型对待分析识别结果进行分析，从而得到精准的识别结果的技术方案，解决了现有技术中由于对农产品识别能力差导致的农产品的可追溯性低的技术问题，达到提高对农产品识别的精准度，从而提升农产品的可溯源性和溯源能力的技术效果。
[0008]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0009]图1为本申请实施例提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法可能的流程示意图；图2为本申请实施例提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法中得到第一识别结果可能的流程示意图；图3为本申请实施例提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法中获取第一关键图像可能的流程示意图；图4为本申请实施例提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别系统可能的结构示意图。
[0010]附图标记说明：第一识别结果模块11，第二识别结果模块12，第三识别结果模块13，分析识别结果模块14。
具体实施方式
[0011]本申请提供的技术方案总体思路如下：本申请实施例提供了通过智能溯源秤上的信息码识别组件、图像采集组件和重量检测组件，对农产品进行多方位的检测和分析，从而得到更精准的识别结果。
[0012]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0013]如图1所示，本申请实施例提供了一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法，该农产品精准化识别方法应用于一农产品精准化识别系统，农产品精准化识别系统与一智能溯源秤通信连接；具体而言，农产品精准化识别方法应用于一种针对农产品精准化识别系统中，可以和智能溯源秤进行通信，将智能溯源秤上的信息整合起来，分析识别出目标农产品的相关信息，例如，通过传感器、机器视觉技术等多种技术手段来收集农产品的数据，然后将这些数据整合在一起，通过特定的算法和模型进行分析和识别，对农产品进行精准化识别。
[0014]农产品精准化识别方法包括：步骤S1000：通过所述智能溯源秤上的信息码识别组件对目标农产品的目标信息码进行识别，得到第一识别结果；具体而言，智能溯源秤上装有一个信息码识别组件，该组件通过光学或、视觉识别等技术对目标农产品上的信息码进行识别。信息码可以是一维码、二维码或者其他编码格式，用来标识农产品的唯一性和识别性。其中，农产品包括水果、蔬菜、肉类、蛋类、谷物等，
信息码中的数据包括农产品的品种、生产者、生产地点、生产日期、采摘日期等信息，这些信息保存在信息码的特定位置中，可以通过信息码识别组件获得。
[0015]信息码中的内容被提取出来后，这些提取出来的信息被发送到一个云端的农产品数据库中，根据农产品的唯一标识，从数据库中获取相应的信息码对应的农产品，得到相关的信息，比如农产品的生长环境、生长过程中受到的病虫害威胁等，从而得到第一识别结果。通过对农产品的信息码进行识别，获取第一识别结果，为分析识别模型提供数据支持。
[0016]步骤S2000：通过所述智能溯源秤上的图像采集组件对所述目标农产品进行巡检，得到目标巡检视频，并分析所述目标巡检视频得到所述目标农产品的第二识别结果；具体而言，智能溯源秤上设有一个信息码识别组件，智能溯源秤上的图像采集组件通过不同角度和不同距离的摄像头等设备对目标农产品进行巡检，得到目标巡检视频，其中，图像采集组件可以自动控制摄像头的视角，自动对焦，调整曝光等参数，确保得到清晰高质量的视频数据。
[0017]得到目标巡检视频后，对视频按照单个农产品进行视频分割，得到每个农产品的视频集合，抽取每个视频中的关键图像，通过图像配准技术合成目标农产品的立体图像，为农产品的第二识别结果。
[0018]通过对农产品进行巡检，获取农产品的第二识别结果，可以更加全面地识别目标农产品，例如，目标农产品的品质、外观等方面的特征信息，同时，检测是否有外部因素对农产品造成了污染或破坏等问题，以帮助农产品质量管理和安全追溯。
[0019]步骤S3000：通过所述智能溯源秤上的重量检测组件对所述目标农产品进行检测，得到目标产本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能溯源秤的农产品精准化识别方法，其特征在于，所述农产品精准化识别方法应用于一农产品精准化识别系统，所述农产品精准化识别系统与一智能溯源秤通信连接，所述农产品精准化识别方法包括：通过所述智能溯源秤上的信息码识别组件对目标农产品的目标信息码进行识别，得到第一识别结果；通过所述智能溯源秤上的图像采集组件对所述目标农产品进行巡检，得到目标巡检视频，并分析所述目标巡检视频得到所述目标农产品的第二识别结果；通过所述智能溯源秤上的重量检测组件对所述目标农产品进行检测，得到目标产品重量，并将所述目标产品重量作为第三识别结果；将所述第一识别结果、所述第二识别结果和所述第三识别结果作为待分析识别信息，并通过分析识别模型对所述待分析识别信息进行分析，得到分析识别结果；其中，所述分析识别结果是指所述智能溯源秤对所述目标农产品的分析识别结果。2.根据权利要求1所述农产品精准化识别方法，其特征在于，所述得到第一识别结果，包括：构建农产品数据库，其中，所述农产品数据库包括第一农产品，且所述第一农产品具备第一全生命周期记录；通过所述信息码识别组件对所述目标信息码进行扫描，并调用所述第一全生命周期记录得到所述目标农产品的目标全生命周期记录；获取预设识别需求，并基于所述预设识别需求对所述目标全生命周期记录进行遍历，得到所述第一识别结果。3.根据权利要求2所述农产品精准化识别方法，其特征在于，所述第一全生命周期记录包括第一生产记录和第一买卖记录；其中，所述第一生产记录包括第一品种属性、第一生产条件；其中，所述第一买卖记录包括第一采摘时间、第一包装信息。4.根据权利要求1所述农产品精准化识别方法，其特征在于，所述分析所述目标巡检视频得到所述目标农产品的第二识别结果，包括：对所述目标巡检视频进行压缩，得到目标压缩视频；对所述目标压缩视频进行分割，得到多个视频片段；提取所述多个视频片段中的第一视频片段，并获取所述第一视频片段的第一关键图像；通过支持向量机对所述第一关键图像进行对象识别，得到第一对象区域；获取所述第一对象区域的第一特征点集，并分析所述第一特征点集得到第一对象识别结果；基于所述第一对象识别结果得到所述第二识别结果。5.根据权利要求4所述农产品精准化识别方法，其特征在于，所述获取所述第一视频片段的第一关键图像，包括：所述第一视频片段包括多帧图像；获取所述多帧图像中的首帧图像，并将所述首帧图像作为配准基准；剔除所述多帧图像中的所述首帧图像，得到非首帧图像，并将所述非首帧图像作为待

【专利技术属性】
技术研发人员：袁敏良，王惟，
申请(专利权)人：深圳市深信信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：