[发明专利]基于混合膨胀卷积的植物识别方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于混合膨胀卷积的植物识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取预设场景下的待处理植物图像，并确定待处理植物图像的场景距离信息；根据场景距离信息对待处理植物图像进行膨胀处理，获得膨胀植物图像；将膨胀植物图像输入至预设混合膨胀图像分割模型中，获得植物分割图像；根据植物分割图像进行植物识别。相较于现有技术中需要人工手动分割植物图像，导致植物图像处理的效率低下，而本发明中利用预设混合膨胀图像分割模型对植物图像进行处理，快速精准的获取植物分割图像，进而提高了植物识别的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于混合膨胀卷积的植物识别方法、装置及存储介质。

背景技术

自然环境中的植物会受到众多干扰因素的影响，主要包括光照强度变化、亮度不均匀、植物与背景颜色相近、枝叶遮挡、阴影覆盖，这使植物的外观特征随环境的改变产生较大的变化。由于同时存在多个干扰因素的影响，利用目标检测算法直接进行植物识别会存在较多误判或遗漏的情况，导致无法精准识别植物。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于混合膨胀卷积的植物识别方法、装置及存储介质，旨在解决如何提高植物识别的准确率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于混合膨胀卷积的植物识别方法，所述基于混合膨胀卷积的植物识别方法包括以下步骤：

获取预设场景下的待处理植物图像，并确定所述待处理植物图像的场景距离信息；

根据所述场景距离信息对所述待处理植物图像进行膨胀处理，获得膨胀植物图像；

将所述膨胀植物图像输入至预设混合膨胀图像分割模型中，获得植物分割图像；

根据所述植物分割图像进行植物识别。

优选地，所述根据所述场景距离信息对所述待处理植物图像进行膨胀处理，获得膨胀植物图像的步骤，包括：

根据所述场景距离信息确定图像膨胀率；

获取所述待处理植物图像对应的图像像素信息；

根据所述图像膨胀率对所述图像像素信息进行膨胀处理，获得膨胀像素信息；

根据所述膨胀像素信息生成膨胀植物图像。

优选地，所述获取预设场景下的待处理植物图像，并确定所述待处理植物图像的场景距离信息的步骤之前，还包括：

获取不同场景下的多张植物图像样本；

分别确定所述多张植物图像样本对应的植物图像类别信息；

根据所述植物图像类别信息分别对所述多张植物图像样本进行预处理，获得多张植物图像训练样本和多张植物图像验证样本；

根据所述多张植物图像训练样本对初始网络模型进行训练，获得初始混合膨胀图像分割模型；

根据所述多张植物图像验证样本和所述初始混合膨胀图像分割模型确定预设混合膨胀图像分割模型。

优选地，所述根据所述植物图像类别信息分别对所述多张植物图像样本进行预处理，获得多张植物图像训练样本和多张植物图像验证样本的步骤，包括：

根据所述植物图像类别信息分别确定所述多张植物图像样本对应的图像光照信息；

根据所述图像光照信息确定预设灰度世界消除规则；

根据所述预设灰度世界消除规则分别对所述多张植物图像样本进行处理，获得多张灰度图像样本；