咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待检测图像；提取待检测图像的冠层区域图像；基于预设分类器对冠层区域图像进行检测，以确定待检测图像是否处于开花期；其中，预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。该方法通过对待检测图像进行冠层区域图像的提取，使得提取出的图像仅包括咖啡植株且排除其他对象(例如，树干，树枝等等)，为后续利用预设分类器进行检测提供了基础，能够保证检测的准确性；此外，由于预设分类器是通过对样本图像进行训练得到的，其学习了样本图像中开花期的特征，从而提高了对冠层区域图像进行检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备
本专利技术涉及数字图像处理和农业气象观测交叉的
，具体涉及一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
咖啡是世界三大饮料之一，由于咖啡花芽发育的不同步性，导致咖啡有多次开花现象及花期集中的特性。例如，在云南盛花期为3－5月，每次开花持续三天左右，因此果期从10月持续至1月左右，这导致收获期果实具有不同的成熟度以及咖啡果实成熟期在时间和空间上都难以追踪和预测。此外，采收期持续时间长，造成采收成本高，采后挑拣工作量大，不利于病虫害控制，且不利于高品质果实的生产。为了解决这些问题，咖啡生育期观测具有重要意义，而准确观测多次开花的时间和开花密度尤为重要，其对花期调控、灌溉和施肥具有指导作用，同时为果实发育和成熟期追踪预测以及产量预测方面提供重要数据。目前对咖啡开花期观测一般是人工观测法和遥感方法，其中，人工观测代价高且效率低，缺乏统一标准，导致检测准确性较低。此外，基于遥感方法是利用高时间分辨率和粗空间分辨率的MODIS数据，对咖啡生育期进行观测，并结合多个完整的咖啡生育周期的数据，对咖啡开发期进行检测；然而，该方法中由于咖啡生育期的历史数据受当年环境、气候等因素的影响，对当前咖啡生育期的检测仅具有参考作用，以历史数据作为主要的检测要素，导致检测的准确性偏低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种咖啡开花期的检测方法、装置及电子设备，以解决检测准确率低的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种咖啡开花期的检测方法，包括：获取待检测图像；提取所述待检测图像的冠层区域图像；基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期；其中，所述预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。本专利技术实施例提供的咖啡开花期的检测方法，通过对待检测图像进行冠层区域图像的提取，其中，冠层区域图像为从图像上能看到的属于咖啡植株的区域以及咖啡植株的某些侧面，使得提取出的图像仅包括咖啡植株且排除其他对象(例如，树干，树枝等等)，为后续利用预设分类器进行检测提供了基础，能够保证检测的准确性；此外，由于预设分类器是通过对样本图像进行训练得到的，其学习了样本图像中开花期的特征，从而提高了对冠层区域图像进行检测的准确性。结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述预设分类器通过如下步骤得到：获取若干咖啡图像；提取所述咖啡图像的冠层区域，以得到所述样本图像；其中，所述样本图像包括正样本集以及负样本集，所述正样本集为咖啡花或花序图像，所述负样本集为开花期以外的咖啡图像；提取所述样本图像的颜色特征；基于所述颜色特征，对所述对监督学习算法进行训练，以得到所述预设分类器。本专利技术实施例提供的咖啡开花的检测方法，由于颜色特征能够较好地对于咖啡开花期的特征进行描述，因此，利用样本图像的颜色特征对监督学习算法进行训练所得到预设分类器能够对较准确地检测出咖啡开花期。结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述提取所述样本图像的颜色特征，包括：将所述样本图像转换到HSV颜色空间；其中，所述HSV颜色空间量化为预设数量的量化级；提取所述样本图像中每个像素点的HSV空间颜色，以确定所述像素点对应的所述量化级；统计各个所述量化级的所述像素点的个数，以得到所述颜色特征。本专利技术实施例提供的咖啡开花期的检测方法，由于HSV颜色空间对颜色的表达与人眼对颜色的感知类似，能够较好地还原人眼所感知的颜色特征；此外，通过对HSV颜色空间进行量化，便于后续采用颜色直方图的形式描述颜色特征，从而能够简化训练的过程，提高训练效率。结合第一方面第一实施方式或第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述基于所述颜色特征，对所述对监督学习算法进行训练，以得到所述预设分类器，包括：采用多项式核函数对所述监督学习算法进行训练，得到预设模型；利用K折交叉验证对所述预设模型进行评估，得到所述预设分类器。本专利技术实施例提供的咖啡开花期的检测方法，通过K折交叉验证对预设模型进行评估，能够找到预设分类器中各个参数的最佳特征提取方式，以保证利用预设分类器对待检测图像进行检测的准确性。结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，所述基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期，包括：利用预设尺寸的窗口，依次提取所述窗口内所述冠层区域图像的特征；基于所述预设分类器对所述特征进行分类，以确定开花窗口的数量；其中，所述开花窗口内所述冠层区域图像的特征为开花；利用所述开花窗口的数量，确定所述待检测图像是否处于开花期。本专利技术实施例提供的咖啡开花期的检测方法，通过利用窗口对冠层区域图像的特征进行提取，即将冠层区域图像划分为若干与窗口尺寸相同的子图像，再利用划分后的子图像进行开花期的检测，能够提高检测的准确性。结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述利用所述开花窗口的数量，确定所述待检测图像是否处于开花期，包括：判断所述开花窗口的数量是否大于第一阈值；当所述开花窗口的数量大于第一阈值时，确定所述待检测图像处于开花期。结合第一方面第四实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述利用所述开花窗口的数量，确定所述待检测图像是否处于开花期，包括：统计所述冠层区域图像对应的所有所述窗口的数量；计算所述开花窗口的数量与所有所述窗口的数量的比例；当所述比例大于第二阈值时，确定所述待检测图像处于开花期。根据第二方面，本专利技术实施例还提供了一种咖啡开花期的检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测图像；提取模块，用于提取所述待检测图像的冠层区域图像；检测模块，用于基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期；其中，所述预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。本专利技术实施例提供的咖啡开花期的检测装置，通过对待检测图像进行冠层区域图像的提取，其中，冠层区域图像为从图像上能看到的属于咖啡植株的区域以及咖啡植株的某些侧面，使得提取出的图像仅包括咖啡植株且排除其他对象(例如，树干，树枝等等)，为后续利用预设分类器进行检测提供了基础，能够保证检测的准确性；此外，由于预设分类器是通过对样本图像进行训练得到的，其学习了样本图像中开花期的特征，从而提高了对冠层区域图像进行检测的准确性。根据第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本专利技术第一方面或第一方面中任一项实施方式所述的咖啡开花期的检测方法。根据第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本专利技术第一方面或第一方面中任一项实施方式所述的咖啡开花期的检测方法。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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。图1是根据本专利技术实施例的咖啡开花期的检测方法的流程图；图2是根据本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种咖啡开花期的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；提取所述待检测图像的冠层区域图像；基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期；其中，所述预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。

【技术特征摘要】
1.一种咖啡开花期的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；提取所述待检测图像的冠层区域图像；基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期；其中，所述预设分类器为利用样本图像对监督学习算法进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设分类器通过如下步骤得到：获取若干咖啡图像；提取所述咖啡图像的冠层区域，以得到所述样本图像；其中，所述样本图像包括正样本集以及负样本集，所述正样本集为咖啡花或花序图像，所述负样本集为开花期以外的咖啡图像；提取所述样本图像的颜色特征；基于所述颜色特征，对所述对监督学习算法进行训练，以得到所述预设分类器。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述样本图像的颜色特征，包括：将所述样本图像转换到HSV颜色空间；其中，所述HSV颜色空间量化为预设数量的量化级；提取所述样本图像中每个像素点的HSV空间颜色，以确定所述像素点对应的所述量化级；统计各个所述量化级的所述像素点的个数，以得到所述颜色特征。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述颜色特征，对所述对监督学习算法进行训练，以得到所述预设分类器，包括：采用多项式核函数对所述监督学习算法进行训练，得到预设模型；利用K折交叉验证对所述预设模型进行评估，得到所述预设分类器。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设分类器对所述冠层区域图像进行检测，以确定所述待检测图像是否处于开花期，包括：利用预设尺寸的窗口，依次提取所述窗口内所述冠层区域图...

【专利技术属性】
技术研发人员：周振，彭怀玉，许立兵，徐爱国，朱静，徐敬争，黄敬峰，
申请(专利权)人：江苏省无线电科学研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32