【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种茶叶采摘关键点识别方法及系统。
技术介绍
1、在常规的茶叶种植产业中，当需要进行茶叶采摘时，往往是根据种植人员的经验，辨别嫩芽，以及确定采摘的关键点。但是这种人工确定采摘关键点的方式，一方面容易受到人员经验的影响，导致采摘的茶叶质量参差不齐，另一方面效率较低，无法满足实际的生产需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种茶叶采摘关键点识别方法及系统，能够提高关键点识别的准确度和效率。
2、本专利技术一方面提供一种茶叶采摘关键点识别方法，所述方法包括：
3、获取待采摘茶叶的茶叶图像，并将所述茶叶图像分割为多个区域图像；
4、针对任一区域图像，对所述区域图像进行线性变换，得到所述区域图像的线性特征，所述线性特征中包括查询特征、索引特征以及内容特征；
5、根据各个所述区域图像的线性特征，生成所述区域图像各自的图像注意力特征，并基于各个所述图像注意力特征，确定所述茶叶图像的图像编码特征；
6、根据所述图像编码特征，识别所述茶叶图像中的关键点，并基于识别出的关键点进行茶叶采摘。
7、在一个实施方式中，生成所述区域图像各自的图像注意力特征包括：
8、针对任一目标区域图像，获取所述目标区域图像的线性特征中的查询特征；
9、计算所述查询特征与各个区域图像的线性特征中的索引特征之间的相似度；
10、根据所述相似度以及各个区域图像的线性特征中的内容特
11、在一个实施方式中，基于各个所述图像注意力特征，确定所述茶叶图像的图像编码特征包括：
12、将各个所述图像注意力特征输入多层感知机，并通过所述多层感知机输出所述茶叶图像的图像编码特征。
13、在一个实施方式中，在获取待采摘茶叶的茶叶图像之后，所述方法还包括：
14、识别所述茶叶图像中嫩芽的位置信息，并基于所述嫩芽的位置信息，从所述茶叶图像中确定候选图像；
15、相应地，将所述茶叶图像分割为多个区域图像包括：
16、将所述候选图像分割为多个区域图像。
17、在一个实施方式中，在识别所述茶叶图像中嫩芽的位置信息时，所述方法还包括：
18、步骤一：设p(x,y)为目标嫩芽图像在点(x,y)的像素值，则目标嫩芽图像的像素值的均值为：
19、
20、其中μ为目标嫩芽图像的像素值的均值，s为嫩芽图像的总面积，m为嫩芽图像在x轴的像素的长，n为嫩芽图像在y轴像素的宽；
21、步骤二：根据步骤一计算的目标嫩芽图像的像素值的均值计算目标嫩芽图像的像素值的方差，其计算公式如下：
22、
23、即
24、
25、其中δ为目标嫩芽图像的像素值的方差；
26、步骤三：设标准嫩芽图像的像素值的均值为标准嫩芽图像的像素值的方差为则目标嫩芽图像的检验值t为：
27、
28、当t大于等于1.96时，表明目标嫩芽符合标准，表面没有附着物，可以进行采摘；当t小于1.96时，表明目标嫩芽不符合标准，表面有附着物，不予采摘。
29、本专利技术另一方面还提供一种茶叶采摘关键点识别系统，所述系统包括：
30、图像处理单元，用于获取待采摘茶叶的茶叶图像，并将所述茶叶图像分割为多个区域图像；
31、线性变换单元，用于针对任一区域图像，对所述区域图像进行线性变换，得到所述区域图像的线性特征，所述线性特征中包括查询特征、索引特征以及内容特征；
32、特征处理单元，用于根据各个所述区域图像的线性特征，生成所述区域图像各自的图像注意力特征，并基于各个所述图像注意力特征，确定所述茶叶图像的图像编码特征；
33、关键点识别单元，用于根据所述图像编码特征，识别所述茶叶图像中的关键点，并基于识别出的关键点进行茶叶采摘。
34、在一个实施方式中，所述特征处理单元具体用于，针对任一目标区域图像，获取所述目标区域图像的线性特征中的查询特征；计算所述查询特征与各个区域图像的线性特征中的索引特征之间的相似度；根据所述相似度以及各个区域图像的线性特征中的内容特征，生成所述目标区域图像的图像注意力特征。
35、在一个实施方式中，所述特征处理单元还用于，将各个所述图像注意力特征输入多层感知机，并通过所述多层感知机输出所述茶叶图像的图像编码特征。
36、在一个实施方式中，所述系统还包括：
37、嫩芽识别单元，用于识别所述茶叶图像中嫩芽的位置信息，并基于所述嫩芽的位置信息，从所述茶叶图像中确定候选图像；
38、相应地，所述图像处理单元具体用于，将所述候选图像分割为多个区域图像。
39、本专利技术提供的技术方案，可以通过transformer中注意力学习的机制，先提取出区域图像的线性特征，然后针对线性特征中的查询特征(q)、索引特征(k)和内容特征(v)进行处理，从而得到准确的图像编码特征。基于该图像编码特征，通过关键点检测算法，可以快速、准确地确定出采摘茶叶的关键点，进而提高了关键点识别的准确度和效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种茶叶采摘关键点识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述区域图像各自的图像注意力特征包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于各个所述图像注意力特征，确定所述茶叶图像的图像编码特征包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待采摘茶叶的茶叶图像之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在识别所述茶叶图像中嫩芽的位置信息之前还需要执行以下步骤：
6.一种茶叶采摘关键点识别系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述特征处理单元具体用于，针对任一目标区域图像，获取所述目标区域图像的线性特征中的查询特征；计算所述查询特征与各个区域图像的线性特征中的索引特征之间的相似度；根据所述相似度以及各个区域图像的线性特征中的内容特征，生成所述目标区域图像的图像注意力特征。
8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述特征处理单元还用于，将各个所述图像注意力特征输入多层感
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种茶叶采摘关键点识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述区域图像各自的图像注意力特征包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于各个所述图像注意力特征，确定所述茶叶图像的图像编码特征包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待采摘茶叶的茶叶图像之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在识别所述茶叶图像中嫩芽的位置信息之前还需要执行以下步骤：
6.一种茶叶采摘关键点识别系统，其特征在于，所述系...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨肖委，沈强，陈瑶，杨文，
申请(专利权)人：贵州省茶叶研究所，
类型：发明
国别省市：
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