一种花粉颗粒识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种花粉颗粒识别方法及装置，其中方法包括：获取待识别花粉颗粒的图像；将所述待识别花粉颗粒的图像输入至图像识别模型，输出所述待识别花粉颗粒的识别结果；其中，所述图像识别模型是基于花粉颗粒样本的样本图像以及对应的识别标签进行训练后得到的；所述识别标签是根据所述花粉颗粒样本预先确定的，并与所述样本图像一一对应；所述图像识别模型包括特征提取网络和两个注意力机制模型，所述两个注意力机制模型分别是CBAM通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型。本发明专利技术实施例通过将CBAM通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型相结合，保留了更多的花粉颗粒特征，提高了花粉颗粒图像的分类准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
一种花粉颗粒识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种花粉颗粒识别方法及装置。

技术介绍

[0002]一方面，大部分的花粉图像分类是由花粉分析专家来完成的，他们用光学显微镜识别捕捉到的图像，通过分析颜色、形状、纹理等特征差异对花粉颗粒进行分类。这种方法不仅会浪费大量的人力，还有可能因为某些细微差异导致专家对其分类错误。
[0003]另一方面，通常利用深度学习对花粉图像进行分类，但利用深度学习对花粉图像进行分类的方法中，使用的花粉颗粒图像大都精心挑选，花粉颗粒都清晰可见，没有杂质掩盖，图像数量均匀。然而现实中收集的花粉花粉存在一定的缺点：如花粉颗粒被杂质(如尘土、石子等)掩盖，染色时由于染色试剂量过多或过少导致花粉染色程度不一，花粉颗粒图像收集不均匀。由于花粉颗粒图像存在染色不均匀、花粉颗粒不完整，被杂质掩盖等问题，现有技术中的识别方法无法准确识别，易出现错误，分类准确率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种花粉颗粒识别方法及装置，用以解决现有技术中花粉颗粒识别准确率低的缺陷，实现了提高花粉颗粒图像的识别准确率。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种花粉颗粒识别方法，包括：获取待识别花粉颗粒的图像；将待识别花粉颗粒的图像输入至图像识别模型，输出待识别花粉颗粒的识别结果；其中，图像识别模型是基于花粉颗粒样本的样本图像以及对应的识别标签进行训练后得到的；识别标签是根据花粉颗粒样本预先确定的，并与样本图像一一对应；所述图像识别模型包括特征提取网络和两个注意力机制模型，所述两个注意力机制模型分别是CBAM通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型。
[0006]可选的，将待识别花粉颗粒的图像输入至图像识别模型，输出待识别花粉颗粒的识别结果，具体包括：将待识别花粉颗粒图像输入至图像识别模型中的特征提取网络，输出待识别花粉颗粒图像的第一特征图；将第一特征图输入至图像识别模型中的CBAM通道注意力机制模型进行处理，输出第二特征图；将第二特征图输入至图像识别模型中的DANet通道注意力机制模型进行处理，输出第三特征图；将第三特征图输入至图像识别模型中的全连接层进行分类，输出待识别花粉颗粒的识别结果。
[0007]可选的，图像识别模型是基于花粉颗粒样本的样本图像以及对应的识别标签进行训练后得到的，具体包括：选取花粉颗粒图像进行标签处理并基于标签处理后的花粉颗粒图像构建数据集；基于双通道注意力机制构建图像识别模型；利用数据集对图像识别模型进行训练。
[0008]可选的，基于双通道注意力机制构建图像识别模型，具体包括：构建特征提取网络；构建CBAM的通道注意力机制模型；构建DANet通道注意力机制模型；将CBAM的通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型进行连接。
[0009]可选的，将CBAM的通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型进行连接，具体包括：获取所述特征提取网络输出的第一输入特征图F1；获取所述CBAM的通道注意力机制模型输出的过程特征图F
′1；将所述第一输入特征图F1与所述过程特征图F
′1相加得到第二输入特征图F2；将所述第二输入特征图F2输入至所述DANet通道注意力机制模型。
[0010]可选的，基于标签处理后的花粉颗粒图像构建数据集，具体包括：对标签处理后的花粉颗粒图像进行数据增强；将数据增强后的花粉颗粒图像作为数据集。
[0011]第二方面，本专利技术还提供一种花粉颗粒识别装置，包括获取模块和识别模块。获取模块，用于获取待识别花粉颗粒的图像；识别模块，用于将待识别花粉颗粒的图像输入至图像识别模型，输出待识别花粉颗粒的识别结果；其中，图像识别模型是基于花粉颗粒样本的样本图像以及对应的识别标签进行训练后得到的；识别标签是根据花粉颗粒样本预先确定的，并与样本图像一一对应；所述图像识别模型包括特征提取网络和两个注意力机制模型，所述两个注意力机制模型分别是CBAM通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型。
[0012]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述花粉颗粒识别方法的步骤。
[0013]第四方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述花粉颗粒识别的步骤。
[0014]第五方面，本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述花粉颗粒识别方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的一种花粉颗粒识别方法及装置，通过将CBAM通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型相结合，保留了更多的花粉颗粒特征，提高了花粉颗粒图像的识别准确率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0017]图1是本专利技术实施例提供的花粉颗粒识别方法的流程示意图之一；
[0018]图2是本专利技术实施例提供的图像识别模型训练的流程示意图；
[0019]图3是本专利技术实施例提供的构建数据集的流程示意图；
[0020]图4是本专利技术实施例提供的基于双通道注意力机制构建图像识别模型的流程示意图；
[0021]图5是本专利技术实施例提供的CBAM的通道注意力机制模型结构示意图之一；
[0022]图6是本专利技术实施例提供的DANet的通道注意力机制计算模块示意图；
[0023]图7是本专利技术实施例提供的将CBAM的通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型进行连接的流程示意图之一；
[0024]图8是本专利技术实施例提供的将CBAM的通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型进行连接的流程示意图之二；
[0025]图9是本专利技术实施例提供的花粉颗粒识别方法中的图像识别模型的应用流程示意图；
[0026]图10是本专利技术实施例提供的花粉颗粒识别方法的流程示意图之二；
[0027]图11是本专利技术实施例提供的CBAM的通道注意力机制模型结构示意图之二；
[0028]图12是本专利技术实施例提供的花粉颗粒识别装置的结构示意图；
[0029]图13是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]下面结合图1
‑
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种花粉颗粒识别方法，其特征在于，包括：获取待识别花粉颗粒的图像；将所述待识别花粉颗粒的图像输入至图像识别模型，输出所述待识别花粉颗粒的识别结果；其中，所述图像识别模型是基于花粉颗粒样本的样本图像以及对应的识别标签进行训练后得到的；所述识别标签是根据所述花粉颗粒样本预先确定的，并与所述样本图像一一对应；所述图像识别模型包括特征提取网络和两个注意力机制模型，所述两个注意力机制模型分别是CBAM通道注意力机制模型和DANet通道注意力机制模型。2.根据权利要求1所述的花粉颗粒识别方法，其特征在于，所述将所述待识别花粉颗粒的图像输入至图像识别模型，输出所述待识别花粉颗粒的识别结果，具体包括：将所述待识别花粉颗粒图像输入至所述图像识别模型中的所述特征提取网络，输出所述待识别花粉颗粒图像的第一特征图；将所述第一特征图输入至所述图像识别模型中的所述CBAM通道注意力机制模型进行处理，输出第二特征图；将所述第二特征图输入至所述图像识别模型中的所述DANet通道注意力机制模型进行处理，输出第三特征图；将所述第三特征图输入至所述图像识别模型中的全连接层进行分类，输出所述待识别花粉颗粒的识别结果。3.根据权利要求1或2所述的花粉颗粒识别方法，其特征在于，所述图像识别模型是基于花粉颗粒样本的样本图像以及对应的识别标签进行训练后得到的，具体包括：选取花粉颗粒图像进行标签处理并基于标签处理后的花粉颗粒图像构建数据集；基于双通道注意力机制构建图像识别模型；利用所述数据集对所述图像识别模型进行训练。4.根据权利要求3所述的花粉颗粒识别方法，其特征在于，所述基于双通道注意力机制构建图像识别模型，具体包括：构建所述特征提取网络；构建所述CBAM的通道注意力机制模型；构建所述DANet通道注意力机制模型；将所述CBAM的通道注意力机制模型和所述DANet通道注意力机制模型进行连接。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建强，李亚楠，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：