[发明专利]基于神经网络的实蝇成虫图像识别方法

权利要求书

1.基于神经网络的实蝇成虫图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取实蝇样本图像；

S2、采用Hough变换对实蝇样本图像进行处理，根据实蝇双翅直线位置调节实蝇样本图像，使实蝇样本图像中实蝇旋转为躯体朝上形态；

S3、采用HSV色彩空间对实蝇样本图像进行滤值处理，锁定实蝇中部的实蝇盾片区域；

S4、根据实蝇双翅直线位置和实蝇盾片区域，锁定实蝇的胸背板为实蝇特征区域，实蝇特征区域根据中心条纹形状特征的描述方法，定义实蝇形态的4种特征因子，并根据4种特征因子，形成并提取为一个特征向量；

S5、采集实蝇样本图像中的特征向量，形成特征向量数据集，建立BP神经网络对特征向量数据集进行训练，得到用于实蝇分类的神经网络模型参数，以神经网络模型参数为基础，搭建识别模型；其中采集阈值为K，当采集数量大于K时，则进行下一步，当采集数量小于K时，则回到步骤S1；

S6、对需要识别的实蝇图像进行S2-S4步骤处理，得到特征向量，将特征向量输入识别模型，识别模型输出识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的实蝇成虫图像识别方法，其特征在于，步骤S1中，所述实蝇样本图像为背面朝上图像。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的实蝇成虫图像识别方法，其特征在于，步骤S2中，所述Hough变换过程如下：

Y1、对实蝇样本图像进行高斯滤波处理，并将高斯滤波后的真彩色图像转化为灰度图像，通过Canny算法提取实蝇样本图像中实蝇轮廓；

Y2、采用Hough变换算法检测实蝇轮廓中实蝇的双翅边缘直线；

Y3、检测成功则返回直线角度，检测失败则返回直线检测失败标志；

Y4、根据直线角度调节实蝇样本图像方向，使实蝇样本图像中实蝇呈现头朝上的竖直体态。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的实蝇成虫图像识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述HSV色彩空间对实蝇样本图像进行滤值处理，过程如下：

Z1、将Hough变换之后的图片转换到HSV颜色空间，并进行H、S、V通道滤值，转换如下：

V＝max(R,G,B)，

如果H＜0，令H＝H+360，保证在输出时，0≤V≤1,0≤S≤1,0≤H≤360；

其中，R为RGB色彩空间中红色通道的颜色，G为RGB色彩空间中绿色通道的颜色，B为RGB色彩空间中蓝色通道的颜色；V为HSV色彩空间中颜色的亮度，H为HSV色彩空间中颜色的色调，S为HSV色彩空间中颜色的饱和度；

Z2、通过对H通道、S通道和V通道分别取置信水平0.95的置信区间作为阈值，筛选出包含实蝇盾片区域在内的范围；

Z3、对三个通道做交集：对H通道取阈值31～50，得到图a；对S通道取阈值130～245，得到图b；对V通道取阈值110～250得到图c；将图a、图b、图c做重合，保留三个图中均存在的像素值，即得到三个通道滤值之后的交集图像，对高亮像素进行滤值处理，锁定图片中实蝇盾片区域。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的实蝇成虫图像识别方法，其特征在于，步骤S4中，所述中心条纹形状特征的描述方法，定义4种特征因子：中心条纹在胸背版区域的中心偏移量D；中心条纹与胸背版区域的长宽比R_x和R_y；中心条纹与胸背版区域的面积比S_s。