[发明专利]果蔬新鲜度的识别方法及装置

权利要求书

1.一种果蔬新鲜度的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

采集待识别果蔬的果蔬图像；

从所述果蔬图像中提取颜色直方图和边缘梯度直方图；

将所述颜色直方图和所述边缘梯度直方图组合为特征向量；

将所述特征向量输入预设的分类器中，并使所述分类器根据所述待识别果蔬的果蔬类别选择对应的新鲜度识别模型，以使所述新鲜度识别模型识别所述待识别果蔬的新鲜度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别果蔬存储在保鲜设备的储物空间；

所述采集待识别果蔬的果蔬图像，包括：

对所述储物空间进行图像采集，得到原始图像；

对所述原始图像进行图像分割，得到1个或多个果蔬图像；

将各果蔬图像分别作为一个待识别果蔬的果蔬图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行图像分割，得到1个或多个果蔬图像，包括：

提取所述原始图像中边缘信息，得到1个或多个包含边缘的二值图；

提取每个所述二值图的轮廓，根据每个轮廓从所述原始图像中提取一个对应的果蔬图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取每个所述二值图的轮廓，根据每个轮廓从所述原始图像中提取一个对应的果蔬图像，包括：

通过轮廓面积和先验知识删除不符合预设要求的轮廓；

根据剩余的每个轮廓从所述原始图像中提取一个对应的果蔬图像。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述储物空间进行图像采集，得到原始图像，包括：

在所述保鲜设备的设定检测范围内进行预设目标检测；

在检测到目标的情况下，对所述目标进行面部识别；

当识别出所述目标的面部朝向所述保鲜设备时，对所述储物空间进行图像采集，得到原始图像。

6.如权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入预设的分类器中，并使所述分类器根据所述待识别果蔬的果蔬类别选择对应的新鲜度识别模型，以使所述新鲜度识别模型识别所述待识别果蔬的新鲜度之前，还包括：

采集至少一种果蔬的至少一个图片样本；

针对每种果蔬：

对该种果蔬的每个图片样本标注对应的新鲜度标签；从每个图片样本的果蔬图像提取特征向量；将提取的特征向量和对应的新鲜度标签送入所述分类器中进行训练，以使所述分类器输出该种果蔬对应的新鲜度识别模型；和/或

对该种果蔬的每个图片样本标注对应的果蔬类别标签，形成训练样本；通过所述训练样本对预先搭建的果蔬类别识别深度学习模型进行监督训练，得到所述果蔬类别识别模型；通过所述果蔬类别识别模型，识别出所述待识别果蔬的果蔬类别。

7.一种果蔬新鲜度的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集待识别果蔬的果蔬图像；

提取模块，用于从所述果蔬图像中提取颜色直方图和边缘梯度直方图；将所述颜色直方图和所述边缘梯度直方图组合为特征向量；

识别模块，用于将所述特征向量输入预设的分类器中，并使所述分类器根据所述待识别果蔬的果蔬类别选择对应的新鲜度识别模型，以使所述新鲜度识别模型识别所述待识别果蔬的新鲜度。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述待识别果蔬存储在保鲜设备的储物空间；

所述采集模块，具体用于对所述储物空间进行图像采集，得到原始图像；

对所述原始图像进行图像分割，得到1个或多个果蔬图像；

将各果蔬图像分别作为一个待识别果蔬的果蔬图像。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述对所述原始图像进行图像分割，得到1个或多个果蔬图像，包括：

提取所述原始图像中边缘信息，得到1个或多个包含边缘的二值图；

提取每个所述二值图的轮廓，根据每个轮廓从所述原始图像中提取一个对应的果蔬图像。

10.如权利要求7-9中任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于采集至少一种果蔬的至少一个图片样本；

针对每种果蔬：

对该种果蔬的每个图片样本标注对应的新鲜度标签；从每个图片样本的果蔬图像提取特征向量；将提取的特征向量和对应的新鲜度标签送入所述分类器中进行训练，以使所述分类器输出该种果蔬对应的新鲜度识别模型；和/或，

对该种果蔬的每个图片样本标注对应的果蔬类别标签，形成训练样本；通过所述训练样本对预先搭建的果蔬类别识别深度学习模型进行监督训练，得到所述果蔬类别识别模型；通过所述果蔬类别识别模型，识别出所述待识别果蔬的果蔬类别。