【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及基于图像识别的蔬菜核对方法及系统。
技术介绍
1、图像识别
是一个涉及计算机视觉和机器学习的快速发展领域，专注于使计算机和系统能够识别、解释和处理图像数据。在这个领域中，技术通常涉及识别图像中的对象、特征、形状和颜色等。图像识别技术在多个领域都有应用，如安全监控、工业自动化、医疗成像分析、交通控制系统以及在零售和农业等行业的物品识别。随着深度学习和神经网络的发展，图像识别的精度和速度都有了显著提升，使得这项技术更加可靠和广泛应用。
2、其中，基于图像识别的蔬菜核对方法是一种利用图像识别技术来识别和核对蔬菜的方法。这种方法的目的是自动化和简化蔬菜分类和质量控制的过程，提高效率和准确性。通过使用图像识别，这种方法可以快速识别不同种类的蔬菜，检测它们的新鲜程度、大小、形状和颜色等特征，从而实现对蔬菜的快速和准确核对。这在零售、仓储、物流和农业领域尤为重要，因为它能帮助快速处理大量的蔬菜，同时减少人工错误。实现基于图像识别的蔬菜核对方法通常通过集成高分辨率摄像头和先进的图像处理算法来达成。摄像头捕捉蔬菜的图像，然后这些图像被送入图像处理系统，该系统通常基于深度学习模型，如卷积神经网络（cnn），来分析和识别图像中的特征。这些系统经过大量蔬菜图像的训练，能够学习识别不同类型的蔬菜及其质量标准。此外，系统还可以通过进一步的算法优化来提高在不同光照条件和背景下的识别能力，确保在各种实际应用环境中的有效性和准确性。
3、传统的蔬菜核对方法存在多个不足之处。在蔬菜种类繁多且外观相似的情
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于图像识别的蔬菜核对方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于图像识别的蔬菜核对方法，包括以下步骤：
3、s1：基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合；
4、s2：基于所述蔬菜特征集合，采用u-net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像；
5、s3：基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和k-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果；
6、s4：基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告；
7、s5：基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告；
8、s6：基于所述蔬菜种类分类结果，采用深度学习模型进行成熟度和新鲜度评估，生成成熟度和新鲜度评估报告；
9、s7：基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告；
10、所述蔬菜特征集合包括形状描述符、颜色直方图和纹理特征，所述分割蔬菜图像具体为每个蔬菜的独立图像，所述蔬菜种类分类结果包括多种蔬菜的类别标签，所述蔬菜质量与缺陷报告包括新鲜度等级、尺寸数据和颜色健康度，所述异常检测报告包括识别出的表面异常模式，所述成熟度和新鲜度评估报告包括多蔬菜的成熟阶段和保鲜状况，所述蔬菜尺寸和形状测量报告包括每个蔬菜的长度、宽度和体积信息。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：
12、s101：基于蔬菜图像，采用图像预处理技术进行处理，生成预处理后的蔬菜图像数据集；
13、s102：基于所述预处理后的蔬菜图像数据集，采用卷积神经网络进行特征学习，生成蔬菜图像的初步特征表示；
14、s103：基于所述蔬菜图像的初步特征表示，采用激活函数和批量归一化，生成优化后的蔬菜图像特征表示；
15、s104：基于所述优化后的蔬菜图像特征表示，采用全连接层和softmax分类器进行分类，生成蔬菜特征集合；
16、所述图像预处理技术包括图像大小调整、颜色空间转换和直方图均衡化，所述卷积神经网络包括多层卷积层、relu激活层和最大池化层，所述批量归一化具体为标准化处理，所述softmax分类器用于将特征向量转化为概率分布。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述蔬菜特征集合，采用u-net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：
18、s201：基于所述蔬菜特征集合，采用u-net模型的编码器进行特征下采样，生成特征下采样表示；
19、s202：基于所述蔬菜特征集合，采用u-net模型的解码器进行特征上采样，生成特征上采样表示；
20、s203：基于所述特征上采样表示和特征下采样表示，应用跳跃连接技术融合编码器和解码器的特征，生成融合特征表示；
21、s204：基于所述融合特征表示，采用逐像素分类器进行像素级分类，生成分割蔬菜图像；
22、所述编码器包括多层卷积层和池化层，所述解码器包括上采样层和卷积层，所述跳跃连接技术将编码器的特征与解码器相结合，所述逐像素分类器具体为逐像素softmax。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和k-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：
24、s301：基于所述蔬菜特征集合，采用数据预处理技术，进行特征标准化和降维处理，生成预处理后的蔬菜特征数据；
25、s302：基于所述预处理后的蔬菜特征数据，采用支持向量机算法，利用径向基函数核进行非线性分类，生成支持向量机分类结果；
26、s303：基于所述支持向量机分类结果，采用k-最近邻算法，通过加权距离度量提高分类精度，生成k-最近邻分类结果；
27、s304：基于所述支持向量机分类结果和k-最近邻分类结果，进行模型融合和结果优化，生成蔬菜种类分类结果；
28、所述数据预处理技术具体为主成分分析和z分数标准化，所述支持向量机算法具体为利用rbf核的svm分类器，所述k-最近邻算法具体为采用加权欧氏距离度量，所述模型融合具体为投票法和置信度加权法。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：
30、s401：基于所述分割蔬菜图像，采用特征工程技术提取关键特征，生成蔬菜图像特征数据；
31、s402：基于所述蔬菜图像特征数据，采用随机森林算法进行质量评估，生成随机森林质量评估结果；
32、s403：基于所述随机森林质量评估结果，采用梯度提升机算法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用U-Net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和K-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森林或自编码器算法进行异常模式检测，生成异常检测报告的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于
8.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用图像处理算法进行尺寸和形状测量，生成蔬菜尺寸和形状测量报告的步骤具体为：
9.基于图像识别的蔬菜核对系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，所述系统包括蔬菜特征提取模块、图像分割模块、蔬菜分类模块、质量评估与缺陷检测模块、异常模式检测模块、成熟度与新鲜度评估模块。
10.根据权利要求9所述的基于图像识别的蔬菜核对系统，其特征在于，所述蔬菜特征提取模块基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，进行图像预处理和特征优化，生成蔬菜特征集合；
...【技术特征摘要】
1.基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于蔬菜图像，采用卷积神经网络进行特征提取，生成蔬菜特征集合的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用u-net模型进行图像分割，生成分割蔬菜图像的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜特征集合，采用支持向量机和k-最近邻算法进行蔬菜分类，生成蔬菜种类分类结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述分割蔬菜图像，采用随机森林或梯度提升机算法进行质量评估和缺陷检测，生成蔬菜质量与缺陷报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的蔬菜核对方法，其特征在于，基于所述蔬菜质量与缺陷报告，采用孤立森...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓丽，
申请(专利权)人：创思广州电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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