果实计数方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种果实计数方法、装置和存储介质，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括：通过巡检机器人定时获取农作物图像；对于每帧农作物图像，通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的串果位置信息；通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的目标数量；将所述串果位置信息以及所述目标数量关联存储为所述农作物图像的果实检测信息；根据每帧农作物图像的果实检测信息确定果实的总数量。解决了现有技术中果实数量统计不准确的问题，达到了可以提高果实计数的准确率的效果。果实计数的准确率的效果。果实计数的准确率的效果。

【技术实现步骤摘要】
果实计数方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及一种果实计数方法、装置和存储介质，属于计算机视觉


技术介绍

[0002]随着现代科技的快速发展以及图像和视频获取技术的逐步完善与发展，机器人巡检已经逐渐应用于设施农业场景中。在番茄温室中，通过机器人代替人工巡检可以极大提高巡检效率、降低人工成本、提高经济效益，番茄的计数作为巡检的重要环节，如何提高计数准确率成为了一个有待研究的问题。
[0003]现有的果实计数方法大多基于单张图片的目标检测结果，通过密度回归等方法计算果实数量，由于温室内番茄种植环境复杂，通过密度回归不能准确获取果实数量。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种果实计数方法、装置和存储介质，用于解决现有技术中存在的问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种果实计数方法，所述方法包括：
[0007]通过巡检机器人定时获取农作物图像；
[0008]对于每帧农作物图像，通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的串果位置信息；
[0009]通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的目标数量；
[0010]将所述串果位置信息以及所述目标数量关联存储为所述农作物图像的果实检测信息；
[0011]根据每帧农作物图像的果实检测信息确定果实的总数量。
[0012]可选的，所述通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的串果位置信息，包括：
[0013]通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的中心坐标；
[0014]检测所述中心坐标是否处于无效区域内；
[0015]若所述中心坐标不属于所述无效区域，则获取所述串果的串果位置信息。
[0016]可选的，所述无效区域为所述农作物图像中左右两侧预设距离处的区域。
[0017]可选的，所述通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的目标数量，包括：
[0018]通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的初始数量；
[0019]通过深度相机获取每个单果的深度值；
[0020]对于每个单果，检测所述单果的深度值是否大于第一阈值；
[0021]若所述深度值大于所述第一阈值，则过滤所述单果，并更新所述初始数量得到所述目标数量。
[0022]可选的，所述根据每帧农作物图像的果实检测信息确定果实的数量，包括：
[0023]对于相邻的n帧农作物图像，根据任意两帧农作物图像的果实检测信息计算交并比，n为大于1的整数；
[0024]若计算得到的所述交并比大于第二阈值，则过滤其中一帧农作物图像的果实检测信息；
[0025]统计剩余果实检测信息中的单果的数量总和，得到所述果实的数量。
[0026]可选的，所述根据任意两帧农作物图像的果实检测信息计算交并比，包括：
[0027]获取所述巡检机器人在获取所述任意两帧农作物图像时移动的距离；
[0028]根据所述距离以及第二帧农作物图像的果实检测信息中的串果位置信息，预测第二帧农作物图像中的串果在第一帧农作物图像中的预测串果位置信息；
[0029]计算所述预测串果位置信息与所述第一帧农作物图像的果实检测信息中的串果位置信息的交并比。
[0030]可选的，所述方法还包括：
[0031]若所述任意两帧农作物图像中存在包括至少两串果实的农作物图像，则对于每串果实的串果位置信息，分别执行所述根据所述距离以及第二帧农作物图像的果实检测信息中的串果位置信息，预测第二帧农作物图像中的串果在第一帧农作物图像中的预测串果位置信息的步骤。
[0032]可选的，所述过滤其中一帧农作物图像的果实检测信息，包括：
[0033]根据相邻两帧农作物图像的果实检测信息中的单果数量选择数量较少的果实检测信息；
[0034]过滤选择得到的果实检测信息。
[0035]第二方面，提供了一种果实计数装置，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如第一方面所述的方法。
[0036]第三方面，提供了一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现如第一方面所述的方法。
[0037]通过巡检机器人定时获取农作物图像；对于每帧农作物图像，通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的串果位置信息；通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的目标数量；将所述串果位置信息以及所述目标数量关联存储为所述农作物图像的果实检测信息；根据每帧农作物图像的果实检测信息确定果实的总数量。解决了现有技术中果实数量统计不准确的问题，达到了可以提高果实计数的准确率的效果。
[0038]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
[0039]图1为本专利技术一个实施例提供的果实计数方法的方法流程图；
[0040]图2是本专利技术公开的一种基于巡检机器人的番茄计数方法中图像获取的示意图；
[0041]图3是本专利技术公开的一种基于巡检机器人的番茄计数方法中目标识别时对边缘番茄过滤示意图；
[0042]图4是本专利技术公开的一种串果的深度值的一种可能的示意图；
[0043]图5是本专利技术公开的一种基于巡检机器人的番茄计数方法中目标识别和目标判断的示意图；
[0044]图6是本专利技术公开的一种基于巡检机器人的番茄计数方法中目标判断过程时计算iou示意图；
[0045]图7是本专利技术公开的一种基于巡检机器人的番茄计数方法面对多串番茄时处理流程示意图。
具体实施方式
[0046]下面将结合附图对本专利技术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做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。
[0047]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0048]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种果实计数方法，其特征在于，所述方法包括：通过巡检机器人定时获取农作物图像；对于每帧农作物图像，通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的串果位置信息；通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的目标数量；将所述串果位置信息以及所述目标数量关联存储为所述农作物图像的果实检测信息；根据每帧农作物图像的果实检测信息确定果实的总数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的串果位置信息，包括：通过串果检测模型检测所述农作物图像中所包含的串果的中心坐标；检测所述中心坐标是否处于无效区域内；若所述中心坐标不属于所述无效区域，则获取所述串果的串果位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无效区域为所述农作物图像中左右两侧预设距离处的区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的目标数量，包括：通过单果检测模型检测所述串果位置信息所对应的位置处包含的单果的初始数量；通过深度相机获取每个单果的深度值；对于每个单果，检测所述单果的深度值是否大于第一阈值；若所述深度值大于所述第一阈值，则过滤所述单果，并更新所述初始数量得到所述目标数量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每帧农作物图像的果实检测信息确定果实的数量，包括：对于相邻的n帧农作物图像，根据任意两帧农作物图像的果实检测信息计算交并比，n为大于1的整数；若计算得到的所述交并比大于第二阈值，则过...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蓬勃，戴广林，王天健，胡玲，荣佳诚，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：