【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机辅助食用菌菌落分析，尤其地，涉及一种食用菌菌种的选育方法与应用。
技术介绍
1、食用菌的种类较多，常用的食用菌包括香菇、草菇、蘑菇、木耳、银耳、猴头、竹荪等，食用菌的形状各种各样，其中伞状食用菌子实体的各部分自上而下分别称为菌盖、菌褶、菌柄和菌环，菌盖是伞状食用菌最主要的可食部分，而菌盖完整度反映了伞状食用菌的开伞程度和鲜嫩程度，菌盖完整度即食用菌完整度，因此食用菌完整度是评价食用菌品质的最重要指标。
2、食用菌完整度不同对应的食用菌分级也不相同，但是现有技术中并不能准确的快速计算出食用菌的完整度，主要由于食用菌的内完整边缘在未全开伞之前只能识别出部分的完整轮廓边缘，而不能识别出完整的完整轮廓边缘，而根据部分完整轮廓边缘不能准确的计算出食用菌的完整度，因此就对食用菌的准确分级造成了困难，也就不能实现根据食用菌完整度对食用菌进行准确分级。
技术实现思路
1、鉴于上述缺陷，本专利技术的目的在于提供食用菌菌种的选育方法和装置，旨在提出数据引擎降低数据集制作成本，提高对比准确率，降低遮挡和重叠对目标监测的影响并降低漏检和误检导致的误差，减少算法对硬件的依赖性。
2、根据本专利技术第一方面，本专利技术请求保护一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，包括：
3、将待选种食用菌菌落生长图像进行网格划分，输出多个食用菌菌落轮廓像素，构成食用菌菌落轮廓像素网格集；
4、训练食用菌菌落完整性识别模型，对所述多个食用菌菌落轮廓像素进行元数
5、使用对比算法对所述多个食用菌菌落轮廓像素中两网格之间的目标食用菌菌落的属性元数据集进行匹配度对比，输出目标食用菌菌落的第一菌落外形；
6、对所述第一菌落外形进行叠加处理和中断监测处理，输出所述目标食用菌菌落的第二菌落外形；
7、将满足预设条件的第二菌落外形的目标食用菌菌落作为选育食用菌。
8、进一步地，对所述第一菌落外形进行叠加处理，还包括：
9、从所述第一菌落外形中获取外形内廓出现在非第一网格的区域中间处的局部外形，输出局部外形网格集；
10、检测，若外形存在网格不全的场景则在网格不全处中断输出新外形加入网格集；
11、在的内廓像素的邻域内查询中断部分网格的外形和外形终止的外形输出网格集，对于网格集中中断网格的外形，比较中断位置与内廓像素是否连续以及中断网格数和特征值是否相同，当均连续且相同时选育在中，否则清除；
12、对网格集中的外形按照生长曲线姿态最相似以及内外距离最近的策略输出理想叠加外形，将叠加到理想叠加外形之上，输出的新外形记为叠加外形；
13、检测外形的外廓，若外廓靠近边缘或外廓所在网格为生长图像的最后一网格则将外形从网格集中清除，否则在的外廓像素所处在的网格的下一网格中查询是否存在内廓像素在外廓像素相邻位置处的外形，若存在外形则按照生长曲线姿态最相似、内外距离最近的策略输出理想叠加外形，将局部外形与理想叠加外形叠加，将叠加的外形记为叠加外形；
14、循环直到为空或者网格集长度不再变化时清除中的外形。
15、进一步地，所述训练食用菌菌落完整性识别模型前，还包括：
16、模型预处理，包括：
17、对食用菌菌落完整性识别模型的表面网格进行分析处理，提取所需的食用菌菌落信息；
18、计算菌落节点之间的网格与所附着菌落节点的生长重要度以及菌落的几何特征值；
19、将处理过的食用菌菌落信息保存在菌落树状机构中，剔除与菌落捕捉无关的多余信息。
20、进一步地，所述训练食用菌菌落完整性识别模型，还包括：
21、获取包括圆形状物分割结果的样本食用菌菌落图像作为训练数据；
22、提取所述样本食用菌菌落图像中的圆形状物的外接矩形；
23、对所述外接矩形提取步骤提取的外接矩形进行去噪，输出去噪后的外接矩形；
24、设定将包含所述去噪后的外接矩形的像素矩阵作为重要度矩阵的损失函数；
25、使用所述损失函数设定步骤设定的所述损失函数，对所述训练数据进行学习，从而输出用于分割所述食用菌菌落图像中的所述圆形状物的分割模型。
26、进一步地，所述使用对比算法对所述多个食用菌菌落轮廓像素中两网格之间的目标食用菌菌落的属性元数据集进行匹配度对比，输出目标食用菌菌落的第一菌落外形，还包括：
27、所述对比算法为使用多策略对比方法，包括独立元数据最相似策略、平均生长曲线自稳策略；
28、所述独立元数据最相似策略为食用菌菌落从第k-1网格生长到第k网格通过食用菌菌落识别模型中输出的特征匹配度最高；
29、所述平均生长曲线自稳策略指食用菌菌落从第k-1网格生长到第k网格的位移平均生长曲线长度和姿态特征匹配度最高；
30、所述独立元数据最相似策略、平均生长曲线自稳策略的所占重要度不同，其中所述独立元数据最相似策略所占重要度大于所述平均生长曲线自稳策略所占重要度。
31、进一步地，该方法还包括：
32、计算第k-1网格的食用菌菌落与第k网格的食用菌菌落的特征匹配度,输出对应的对比度，根据生长曲线自稳策略输出对应的对比度，按照预设重要度加和输出最终的对比度；
33、结合当存在选育监测的网格缺失对比场景，计算出第k-1网格中所有食用菌菌落与第k网格中食用菌菌落的输出对比度矩阵；使用所述对比算法对第k-1网格和第k网格中食用菌菌落进行对比；循环对比直到所有相邻网格完成对比，输出目标食用菌菌落的第一菌落外形。
34、进一步地，计算食用菌菌落的特征匹配度，还包括：距离计算公式如下：
35、其中，、为k网格中的食用菌菌落的定位，、为k-1网格中的食用菌菌落m的定位；
36、特征匹配度使用公式：；
37、其中为第k-1网格中的食用菌菌落特征的向量描述，为第i网格中的食用菌菌落特征，对结果进行修正输出；
38、平均生长曲线自稳策略在判断k-1网格的食用菌菌落在第k网格出现在与点（）相距处同时考虑的姿态方向向量值不在下一网格出现异常变化，使用公式：其中为双曲余弦函数，为相关系数，为第k-1网格的食用菌菌落l的生长曲线长度，为第k网格食用菌菌落l和第k-1网格食用菌菌落k的夹角，为第k-1网格的食用菌菌落l的生长曲线姿态方向向量值；
39、按照重要度加和输出总对比度；
40、进一步的，对所述第一菌落外形进行中断监测处理，还包括：
41、获取所述叠加外形中间有中断的外形，如果中断第k网格，则计算食用菌菌落的色泽信息，输出色泽rgb均值和色泽边界长度以及食用菌菌落的生长曲线姿态方向向量值和生长曲线长度；
42、按照预设重要度加和色泽和生长曲线输出像素评价姿态得分为，像素评价长度为；
43、和为权重系数；...
【技术保护点】
1.一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，对所述第一菌落外形进行叠加处理，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，所述训练食用菌菌落完整性识别模型前，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，所述训练食用菌菌落完整性识别模型，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，所述使用对比算法对所述多个食用菌菌落轮廓像素中两网格之间的目标食用菌菌落的属性元数据集进行匹配度对比，输出目标食用菌菌落的第一菌落外形，还包括：
6.根据权利要求5所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求6所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，计算食用菌菌落的特征匹配度，还包括：
8.根据权利要求7所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，对所述第一菌落外形进行中断监测处理，还包括：
9.根据权利要求7所述的一种食用菌菌种的选
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法在食用菌菌种选育中的应用。
...【技术特征摘要】
1.一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，对所述第一菌落外形进行叠加处理，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，所述训练食用菌菌落完整性识别模型前，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，所述训练食用菌菌落完整性识别模型，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种食用菌菌种的选育方法，其特征在于，所述使用对比算法对所述多个食用菌菌落轮廓像素中两网格之间的目标食用菌菌落的属性元数据集进行匹配度对比，输...
【专利技术属性】
技术研发人员：许忠，许腾龙，金媛媛，李娟，朱芸，赵明文，蒋宁，林群英，赵立艳，
申请(专利权)人：南京康之春生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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