【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機視覺和番茄花朵計數，更具體的說，本專利技術涉及一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法。
技術介紹
1、番茄花數量統計可以預知番茄產量，精確的產量估計能夠幫助種植者有效規劃農業生產。目前自動化花朵計數方面進展較慢方面的進展相對較慢。目前，大多數花朵計數活動仍然是手動進行的，這限制了生產效率的提高。傳統的人工計數方法在大規模番茄種植領域中顯得既耗時又不切實際。由于番茄花數量龐大，采用人工計數的方式不僅需要大量的人力入，還容易出現計數誤差和不確定性。在這一背景下，番茄花朵的自動計數成為一項關鍵技術，有望提高生產效率、減少勞動力成本，并最終增加農業產值。
2、番茄花體積較小，屬于小目標檢測，而且番茄的枝葉對番茄花的遮擋嚴重，增加了花朵檢測和跟蹤的難度，借助目標檢測模型、實時跟蹤算法和多段區域面積法能夠有效地解決這些問題，實現對單粒番茄花的動態追蹤計數，從而為農業產量預報提供可靠的技術支撐。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、本專利技術要解決的技術問題是：針對番茄花體積小，易被莖葉遮擋的問題，提出基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，實現番茄花的動態計數，幫助種植者預估番茄產量。
3、(二)技術方案
4、本專利技術采取的技術方案：為解決上述問題，本專利技術提供了一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法：
5、一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，包括有如下步驟：
6、s
7、利用相應的數據集對所述目標檢測模型進行訓練，得到單粒番茄花目標檢測模型；
8、s2、根據s1中所述單粒番茄花目標檢測模型對所述番茄花圖像視頻數據中每一幀圖像進行檢測，得到每個番茄花的目標框位置、大小信息；
9、基于深度學習目標追蹤算法中外觀特征提取網絡提取每個番茄花的外觀特征信息，其中，將獲取的所述圖像數據集以及標注信息送入到外觀特征提取模型中進行訓練，用于訓練所述外觀特征提取模型中的外觀特征提取網絡；
10、基于深度學習目標追蹤算法模型預測番茄花的運動特征信息，其中，重新訓練reid模型以適應目標番茄花追蹤和計數任務；
11、結合所述外觀特征信息與所述運動特征信息對每個番茄花的軌跡和目標框進行匹配；
12、結合多段區域面積解決番茄花id跳變問題；
13、s4、將測試圖片輸入訓練好的基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數網絡，輸出對應的計數結果。
14、在一種可能的實現中，步驟s1具體包括以下步驟：
15、通過所述深度相機采集所述番茄花圖像視頻數據，從所述番茄花圖像視頻數據中獲得所述圖像數據集，針對所述目標檢測模型進行標注和數據集劃分操作，按照8:1:1的比例將所述圖像數據集分為訓練集、驗證集和測試集；
16、利用相應的數據集對基于深度學習的目標檢測模型進行訓練，得到所述單粒番茄花目標檢測模型。
17、在一種可能的實現中，步驟s2具體包括以下步驟：
18、根據s1中所述單粒番茄花目標檢測模型對所述番茄花圖像視頻數據中每一幀圖像進行檢測，得到每個番茄花的目標框位置、大小信息；
19、基于所述深度學習目標追蹤算法中外觀特征提取網絡提取每個番茄花的外觀特征信息，其中，提取后的番茄花的外觀特征以1個512維度的向量表示，對于每個番茄花跟蹤軌跡具有單獨對應的外觀特征庫，用來保存成功匹配的番茄花外觀信息；
20、計算所述外觀特征庫與每一幀番茄花外觀特征的最小余弦距離來度量軌跡與番茄花的外觀相似程度，越相似則最小余弦距離越小；
21、所述深度學習目標追蹤算法模型首先使用線性匹配，番茄花的外觀特征信息和番茄花的運動特征信息將確認態軌跡與當前幀番茄花進行匹配后產生三種結果：軌跡匹配成功、番茄花運動軌跡未匹配上番茄花目標框和所述番茄花目標框未匹配上所述番茄花運動軌跡，隨后使用iou匹配將未匹配上所述番茄花目標框的番茄花運動軌跡、未匹配上所述番茄花運動軌跡的番茄花目標框和不確認態的番茄花運動軌跡進行再次匹配，匹配后依舊得到以上3種輸出，番茄花被正確跟蹤時，經過全局線性匹配和iou匹配后，所有軌跡均匹配到對應的番茄花；
22、番茄花體積較小中存在未匹配上番茄花運動軌跡的番茄花，被賦予新的id；
23、采用多段區域面積法，將檢測視野劃分為三個區域，每個區域的寬度大于檢測框的大小并分別分布在圖像的前、中、后三個部分；
24、計算檢測到的番茄花目標框的中心位置，如果所述中心位置的坐標位于所劃定的區域內，則儲存所述番茄花的id號，以避免在下一幀中重復計數，同時番茄花數量計數加1；
25、三個區域獨立計數，然后分別統計三個區域中番茄花數量，并將最多的數量作為最終的番茄花數量。
26、(三)有益效果
27、本專利技術的有益效果：本專利技術提供了一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法具備以下有益效果：
28、利用目標檢測算法，能夠準確有效地檢測到番茄花；
29、針對番茄花周圍有許多莖葉遮擋問題提出了結合目標追蹤算法和多段區域面積法對番茄花進行追蹤計數，有效地完成了單粒番茄花動態計數，為種植者預估產量提供參考。
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1.一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，其特征在于：包括有如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，其特征在于：步驟S1具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，其特征在于：步驟S2具體包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，其特征在于：包括有如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于目標追蹤計數的單粒番茄花動態計數方法，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：袁挺，熊梓茗，李賢俊，張志芹，艾昕旖，元嘉策，榮佳誠，張俊雄，李偉，
申請(專利權)人：中國農業大學，
類型：發明
國別省市：
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