【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于烘烤烟叶含水量预测，具体而言，涉及一种烘烤烟叶含水量预测方法、介质及系统。
技术介绍
1、目前影响烟叶无人化智能烘烤的主要原因是烟叶成熟度等内在素质差异等因素导致的烘烤过程中烟叶颜色变化与含水量不协调等问题，从而影响温湿度控制，致使烟叶烘烤质量受到影响。颜色变化可以通过人眼直接观察烟叶外观变化进行准确判断，含水量作为内在成分的变化，很难通过外观直观观察到，而且含水量以人进行判断时，具有较强的主观性，从而导致不同的人具有不同的判别标准。传统方法依靠人工经验进行烘烤，对烟叶色泽和含水量的判断存在个体差异，无法实现自动化烘烤。现有技术中，含水量预测方法主要有三种：一是依靠人主观观测；二是人工提取特征建立线性预测模型；三是使用单一神经网络建立烟叶图像与含水量的非线性关系模型。上述方法主要问题是：效率低，泛化能力差，对不同烘烤状态的烟叶难以适应；预测结果不稳定。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种烘烤烟叶含水量预测方法、介质及系统，能够解决现有技术对烘烤烟叶含水量进行预测中，存在效率低，泛化能力差，对不同烘烤状态的烟叶难以适应；预测结果不稳定的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的：
3、本专利技术的第一方面提供一种烘烤烟叶含水量预测方法，其中，包括以下步骤：
4、s10、获取烘烤过程中摄像机采集的彩色的烟叶图像；
5、s20、输入所述烟叶图像到由完全共享模块、部分共享模块和独立模块构成的散射状网络集成结构；
<...【技术保护点】
1.一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述获取烘烤过程中摄像机采集的彩色的烟叶图像的步骤具体包括：设置烘烤设备，获取待烘烤的烟叶；设置彩色图像采集设备，使其拍摄范围覆盖烘烤设备；控制烘烤设备加热并将烟叶送入其中进行烘烤；控制图像采集设备定时或连续拍摄烘烤过程中的烟叶，得到多张图像；对所述图像进行标定校正。
3.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述输入所述烟叶图像到由完全共享模块、部分共享模块和独立模块构成的散射状网络集成结构的步骤，具体包括：构建所述散射状网络集成结构，包含完全共享卷积模块、部分共享卷积模块和独立卷积模块；确定独立模块中分支网络的数量，每个分支网络对应一个后续的预测输出；初始化网络参数；将每一帧烟叶图像输入到网络集成结构的输入端。
4.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述使用完全共享模块提取所述烟叶图像的初始特征的步骤，具体包括：定义完全共享模块的网络结构，包含输入层、多个卷积层或全连接层
5.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述使用部分共享模块提取所述初始特征，得到多个分支结构的特征的步骤，具体包括：确认所需分支结构的数量n，定义部分共享模块的网络结构；将完全共享模块输出的初始特征复制n份，每份输入一个分支；设置各分支中卷积层的运算参数；将各分支的特征在各自网络中进行前向运算；保存各分支输出端的特征，作为各分支结构的特征。
6.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述使用独立模块为每个分支结构单独提取不同的特征的步骤，具体包括：定义各个分支结构中独立模块的网络结构；将S40步骤输出的各分支特征输入各自对应的独立模块；设置各个分支中独立模块的网络参数；在各分支独立模块内部进行特征的前向提取运算；保存各个分支独立模块输出端的特征向量。
7.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述每个分支结构输出一个预测的烟叶含水量的步骤，具体包括：设置各个分支结构的预测层，包含一个输出节点；将各分支独立模块输出的特征连接到对应的预测层；在各个分支的预测层内进行前向运算，得到各分支的预测输出；将各个分支结构输出的预测结果保存。
8.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述采用算术平均值策略，对各分支结构输出的预测含水量进行计算的步骤，具体包括：读取S60步骤保存的各个分支预测输出；计算各分支预测输出的算术平均值；将算术平均值作为最终预测输出。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法。
10.一种烘烤烟叶含水量预测系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述获取烘烤过程中摄像机采集的彩色的烟叶图像的步骤具体包括：设置烘烤设备，获取待烘烤的烟叶；设置彩色图像采集设备，使其拍摄范围覆盖烘烤设备；控制烘烤设备加热并将烟叶送入其中进行烘烤；控制图像采集设备定时或连续拍摄烘烤过程中的烟叶，得到多张图像；对所述图像进行标定校正。
3.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述输入所述烟叶图像到由完全共享模块、部分共享模块和独立模块构成的散射状网络集成结构的步骤，具体包括：构建所述散射状网络集成结构，包含完全共享卷积模块、部分共享卷积模块和独立卷积模块；确定独立模块中分支网络的数量，每个分支网络对应一个后续的预测输出；初始化网络参数；将每一帧烟叶图像输入到网络集成结构的输入端。
4.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述使用完全共享模块提取所述烟叶图像的初始特征的步骤，具体包括：定义完全共享模块的网络结构，包含输入层、多个卷积层或全连接层；确定完全共享模块中各层的运算参数，包括卷积核大小、步长；将s20步骤输入的图像通过完全共享模块前向传播；保存完全共享模块输出端的特征向量，作为初始特征。
5.根据权利要求1所述的一种烘烤烟叶含水量预测方法，其特征在于，所述使用部分共享模块提取所述初始特征，得到多个分支结构的特征的步骤，具体包括：确认所需分支结构的数量n，定义部分共享模块的网络结构；将完全...
【专利技术属性】
技术研发人员：代英鹏，
申请(专利权)人：中国农业科学院烟草研究所中国烟草总公司青州烟草研究所，
类型：发明
国别省市：
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