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龍圖騰網(wǎng)恭喜淮陰工學(xué)院申請(qǐng)的專利一種基于圖像檢測(cè)的稻種識(shí)別和計(jì)數(shù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116452526B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310330769.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像檢測(cè)的稻種識(shí)別和計(jì)數(shù)方法是由劉曉洋;譚良晨;寧建峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于圖像檢測(cè)的稻種識(shí)別和計(jì)數(shù)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于圖像檢測(cè)的稻種識(shí)別和計(jì)數(shù)方法，該方法采用網(wǎng)格紙作為稻種圖像采集的背景，從而實(shí)現(xiàn)圖像的定位和矯正；然后選取稻種與背景存在顯著差異的顏色分量組成SbCbCr顏色空間，并結(jié)合BPNN分類模型將稻種圖像分割為二值圖像；經(jīng)開閉運(yùn)算后，以二值圖像連通區(qū)域?yàn)檠谀⒃瓐D像劃分為單個(gè)稻種或多個(gè)粘連稻種的子圖像，并進(jìn)行尺寸歸一化；由子圖像建立稻種數(shù)量圖像數(shù)據(jù)集，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型將采集的稻種圖像進(jìn)行分類，然后統(tǒng)計(jì)原稻種圖像中每個(gè)子圖像分類結(jié)果對(duì)應(yīng)的稻種數(shù)量，得到原稻種圖像中稻種的總個(gè)數(shù)。本發(fā)明操作簡(jiǎn)便，計(jì)數(shù)精確，能節(jié)省了人力成本和設(shè)備成本，大幅度地提高工作效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像檢測(cè)的稻種識(shí)別和計(jì)數(shù)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像檢測(cè)的稻種識(shí)別和計(jì)數(shù)方法，其特征在于，包括以下步驟：1將稻種均勻拋灑在白色網(wǎng)格紙上，相機(jī)鏡頭平行于網(wǎng)格紙上方進(jìn)行俯拍，并采用平行光源進(jìn)行補(bǔ)光；2根據(jù)網(wǎng)格紙四角定位塊位置對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和裁剪，然后根據(jù)網(wǎng)格紙中網(wǎng)格交點(diǎn)的位置對(duì)圖像畸變進(jìn)行校準(zhǔn)；3抽取稻種圖像在HSV顏色空間的S分量、Lab顏色空間的b分量和YCbCr顏色空間的Cb與Cr分量組合成新的以顏色空間SbCbCr；4構(gòu)建BPNN像素分類模型，然后抽取樣本圖像中種子像素和背景像素在新建顏色空間SbCbCr中四通道的像素值，對(duì)BPNN模型進(jìn)行訓(xùn)練，并選取最優(yōu)模型；5將稻種圖像中每個(gè)像素在SbCbCr顏色空間中四通道的顏色值作為最優(yōu)BPNN模型的輸入，將稻種圖像分割為二值圖像，其中稻種被分割為前景，網(wǎng)格紙被分割為背景；6采用開運(yùn)算斷開部分稻種連通區(qū)域的細(xì)小粘連并濾除微小噪點(diǎn)，然后采用閉運(yùn)算使得稻種邊緣更加平滑；7以每個(gè)稻種連通區(qū)域?yàn)檠谀ぃ瑢⒃痉N圖像劃分為由單個(gè)稻種或多個(gè)粘連稻種的組成的稻種子圖像，然后對(duì)其進(jìn)行尺寸歸一化；8根據(jù)每個(gè)子圖像中的稻種數(shù)量打好標(biāo)簽，從而建立稻種數(shù)量圖像數(shù)據(jù)集，采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立圖像分類模型，將圖像數(shù)據(jù)集輸入分類模型訓(xùn)練；9將采集的稻種圖像劃分為多個(gè)子圖像并送入訓(xùn)練好的分類模型，然后統(tǒng)計(jì)原稻種圖像中每個(gè)稻種子圖像分類結(jié)果對(duì)應(yīng)的稻種數(shù)量，得到原稻種圖像中稻種的總個(gè)數(shù)。

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