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使用RGB和熱成像來檢測柑橘是否成熟

發(fā)布人:wseen 時間:2023-9-18 8:50:27

研究背景:
柑橘果實(shí)的檢測是柑橘產(chǎn)量映射中最重要也是最具挑戰(zhàn)性的步驟之一。對于成熟的柑橘,其果實(shí)和葉子之間的顏色差異顯著,之前的基于成像的方法可以取得良好的結(jié)果。然而,對于未成熟的綠色柑橘果實(shí)的檢測,其果實(shí)和葉子的顏色非常相似,所以這項(xiàng)工作要難得多。

研究目標(biāo):
開發(fā)出一種結(jié)合色彩和熱成像來檢測未成熟綠色柑橘果實(shí)的方法。

研究方法:
本研究使用實(shí)驗(yàn)來確定熱成像的最佳條件。我們建立了一個多模態(tài)成像平臺來整合色彩和熱成像相機(jī)。我們還開發(fā)了一種新的圖像配準(zhǔn)方法,用于結(jié)合色彩和熱成像并匹配兩種圖像中的果實(shí),從而達(dá)到像素級的準(zhǔn)確性。

主要發(fā)現(xiàn):
創(chuàng)建了一種新的顏色-熱成像聯(lián)合概率(CTCP)算法,能夠有效地融合來自色彩和熱成像的信息,將潛在的圖像區(qū)域分類為果實(shí)和非果實(shí)類別。此外,我們還開發(fā)了算法,將圖像配準(zhǔn)、信息融合、果實(shí)分類和檢測整合為一步,以便實(shí)時處理。使用色彩和熱成像的融合,使得未成熟綠色柑橘果實(shí)的檢測率從僅使用色彩圖像的78.1%提高到90.4%,同時精度率也從86.6%提高到了95.5%。 


2015 年 8 月 7 日白天(夏季典型的一天)環(huán)境大氣(藍(lán)色虛線)、柑橘果實(shí)表面(洋紅色線)和柑橘葉表面(綠色虛線)的溫度變化。

在一天中的不同時間獲取的同一柑橘樹冠層的熱圖像。

使用成像系統(tǒng)進(jìn)行水果檢測的工作流程。

為訓(xùn)練目的而手動標(biāo)記的柑橘樹冠圖像。樹冠被分成四個圖像,(a)、(b)、(c)、(d),并用作 Faster R-CNN 的輸入。

基于Faster R-CNN檢測在彩色圖像中提取水果區(qū)域,并根據(jù)圖像配準(zhǔn)結(jié)果在熱圖像中提取相應(yīng)的水果區(qū)域。紅色框?yàn)椴噬珗D像中檢測到的水果;藍(lán)色框?yàn)閳D像配準(zhǔn)步驟找到的熱圖像中對應(yīng)的水果位置;兩個白色虛線框是彩色和熱圖像中提取的水果區(qū)域。

使用等式將從熱圖像中選擇的 30 個區(qū)域分為水果(紅色圓圈)和非水果(藍(lán)色圓圈)類別。(1)。在 30 個區(qū)域中,只有兩個區(qū)域被錯誤分類(用黃色箭頭表示)。

黑色數(shù)據(jù)點(diǎn)和線:The Recall – Precision僅使用彩色圖像檢測結(jié)果的精度曲線。紅色數(shù)據(jù)點(diǎn):使用融合的顏色和熱信息時的召回率和準(zhǔn)確率。

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