一种玫瑰鲜切花开放度分级方法技术

本申请是关于一种玫瑰鲜切花开放度分级方法，包括获取切花图像，预处理后生成数据集；标注数据集并可视化分析，对数据集的畸形类别图像进行数据扩充；构建用于特征提取与分类的神经网络模型并训练优化，将数据集输入优化模型中，获取优化模型输出的预测结果，确定预测结果中的置信度和边界框，并基于置信度对边界框进行排序，通过基准框筛选边界框，输出识别结果。该方法能够更好的适应玫瑰鲜切花开放度分级中玫瑰特征的不一致性,提高网络的识别准确度，以实现快速准确地对玫瑰鲜切花开放度识别部位进行定位与分类，自动实现对玫瑰鲜切花开放度分级，减少人工干预带来的识别误差，提高开放度识别效率和准确度进而提高企业利润。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种玫瑰鲜切花开放度分级方法。

技术介绍

1、开放度品质分级是玫瑰鲜切花生产中的重要环节，玫瑰鲜切花的开放度高低将决定其储存、运输价值，较低开放度具有良好的潜在价值，而较高的开放度反之。

2、中国现行的玫瑰鲜切花包装工艺为：15-20支玫瑰鲜切花为一组，由瓦楞纸紧簇包装。在鲜切花批发过程中，下游卖家以每一组玫瑰鲜切花中开放度最高的花定价。所以，精准的开放度判断将对企业利润有巨大影响。

3、然而不同的开放度之间存在界限模糊，难以分辨的情况，且冬季、夏季开放度区分略有差别，不同颜色的花瓣对判断存在干扰等情况。同时，当前切花开放度严重依赖人工，存在效率低下、操作人员视觉疲劳导致分级不准等问题。

技术实现思路

1、为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种玫瑰鲜切花开放度分级方法，基于深度学习的目标检测算法，识别出玫瑰鲜切花开放度种类并回归出目标的边界框，为玫瑰鲜切花开放度判定提供类别信息。

2、本申请第一方面提供一种玫瑰鲜切花开放度分级方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：

3.根据权利要求2所述的玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，所述位置损失包括智能交并比损失和局部特征损失，所述智能交并比损失包括一级WIoU损失、二级WIoU损失和三级WIoU损失，所述一级WIoU损失在交并比损失的基础上引入预测框与真实框中心点归一化距离增益构建，所述二级WIoU损失在所述一级WIoU损失的基础上引入离群度构建，所述三级WIoU损失在所述二级WIoU损失的基础上引入超参数构建。</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：

3.根据权利要求2所述的玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，所述位置损失包括智能交并比损失和局部特征损失，所述智能交并比损失包括一级wiou损失、二级wiou损失和三级wiou损失，所述一级wiou损失在交并比损失的基础上引入预测框与真实框中心点归一化距离增益构建，所述二级wiou损失在所述一级wiou损失的基础上引入离群度构建，所述三级wiou损失在所述二级wiou损失的基础上引入超参数构建。

4.根据权利要求3所述的玫瑰鲜切花开放度分级方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的玫瑰鲜切花开放度分...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏微，杨湛威，袁波，阙煜，闫闯，宋大科，宛渊，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：