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申请/专利权人：华南农业大学

摘要：本发明公开了一种基于视觉显著图的树上果实成熟度检测方法，先通过摄像机获取果树图像并使用YOLOv5目标检测算法识别树上的果实；利用YOLOv5输出的boundingbox坐标，裁剪果实图像块并使用改进MSSS视觉显著性检测算法获取视觉显著性图像；将果实图像块和对应的视觉显著性图像串联为4维RGBS图像，利用图像分类网络ResNet34结合果实局部图像的RGB和显著性信息判定果实的成熟度类别。本发明的检测方法准确率和鲁棒性俱佳，适用于自然环境下存在场景复杂和光照多变的情况。

主权项：1.一种基于视觉显著图的树上果实成熟度检测方法，其特征在于包括下述步骤：1首先，通过摄像机获取果树图像并使用YOLOv5目标检测算法识别树上的果实；2利用YOLOv5输出的boundingbox坐标，裁剪果实图像块并使用改进MSSS视觉显著性检测算法获取视觉显著性图像；具体包括下述步骤：2-1使用5*5的高斯滤波平滑图像，过滤图像中的部分高频信息；2-2将图像转换为L*a*b*、YIQ和YCbCr图像，提取a*通道图像、I通道图像和Cr通道图像，并进行最大最小归一化；2-3遍历每一个像素点xi,yi，以该像素坐标为中心画一个最大对称包围框SymBoxi，最大对称包围框的宽度Wi和长度Hi的定义如式1-式4所示：Wi＝2Δxi1Hi＝2Δyi2Δxi＝min{|xi-x0|,|xn-xi|}3Δyi＝min{|yi-y0|,|yn-yi|}4其中，x0,y0表示图像左上角像素点，xn,yn表示图像右下角像素点；2-4分别在a*通道图像、I通道图像和Cr通道图像上获取各个像素坐标对应的颜色特征值，即a*xi,yi、Ixi,yi和Crxi,yi，以及该像素的最大对称包围框SymBoxi对应的颜色特征均值，即a*SymBoxi、ISymBoxi和CrSymBoxi，其计算公式如式5-式7所示： Si＝WiHi6Fj＝{a*,I,Cr},j＝1,2,372-5分别在a*通道图像、I通道图像和Cr通道图像上计算各个像素点与其最大对称包围框的颜色对比度Cj，计算公式如式8-式9所示： Djxi,yi＝Fjxi,yi-FjSymBoxi,j＝1,2,392-6各个像素点在a*通道图像、I通道图像和Cr通道图像上的颜色对比度Cj进行求和，得到累加颜色对比度图Con；累加颜色对比度图Con归一化为0～255间的数值，得到最终的视觉显著性图像S，其计算公式如式10-式11所示： 3将果实图像块和对应的视觉显著性图像串联为4维RGBS图像，利用图像分类网络ResNet34结合果实局部图像的RGB和显著性信息判定果实的成熟度类别。

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权利要求：

百度查询： 华南农业大学 一种基于视觉显著图的树上果实成熟度检测方法