(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211279673.6 (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 上海第二工业大 学 地址 201209 上海市浦东 新区金海路23 60 号 申请人 上海荣美农业科技有限公司 (72)发明人 杨淑珍　田方龙　郑雪平　钟杨　 杜万和　郑烜如　王桂金　王文平　 (74)专利代理 机构 上海正旦专利代理有限公司 31200 专利代理师 王洁平 (51)Int.Cl. G06V 10/40(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 20/10(2022.01) (54)发明名称 一种海鲜菇多时期关键生长特征提取及时 期分类方法 (57)摘要 本发明公开了一种海鲜菇多时期关键生长 特征提取及时期分类方法； 本发 明在获得海鲜菇 目标区域图像的基础上， 根据海鲜菇自身生长特 点分别提取9 个HSL颜色 空间的低阶颜色矩特征、 7个Hu不变矩以及4个方向下的灰度共生矩阵特 征值共28种不同特征进行综合分析， 依据特征重 要性对特征重新降序排序， 依次截 取样本数据输 入至随机森 林RF模型中， 以选择分类准确率最高 的特征组合， 即关键特征集合， 最后， 采用支持向 量机SVM对由关键特征表征的海鲜菇图像进行生 长时期分类识别。 本发明能通过采用关键特征组 合对整个出菇管理阶段内海鲜菇的生长状态进 行统一表征， 并实现对海鲜菇准确的生长时期分 类， 进而为海鲜菇栽培环境的实时调控做出指 导。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115512123 A 2022.12.23 CN 115512123 A 1.一种海 鲜菇多时期关键生长特 征提取及时期分类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤A： 制作涵盖海鲜菇出菇管理阶段各个时期的样本图像数据集， 读取海鲜菇样本图 像； 步骤B： 对步骤A中的海鲜菇样本图像进行预处理， 去除图像 中不相关部分， 获取海鲜菇 的目标区域图像； 步骤C： 将步骤B中的海鲜菇的目标区域图像从RGB颜色空间转换至HSL颜色空间， 并提 取3个通道内颜色分量各自的低阶颜色距： 一阶矩、 二阶矩和三阶矩， 共9个特征参数组成描 述样本图像中海 鲜菇区域颜色特 征的9维特 征向量； 步骤D： 将步骤B中的海鲜菇的目标区域 图像从RGB颜色空间转换至灰度空间， 并提取7 个Hu不变矩组成描述样本图像中海 鲜菇区域形状特 征的7维特 征向量； 步骤E： 将步骤B中的海鲜菇的目标区域 图像从RGB颜色空间转换至灰度空间， 并基于4 个不同方向下 的灰度共生矩阵提取12个纹理特征组成描述样本图像中海鲜菇区域纹理特 征的12维特 征向量； 步骤F： 基于步骤C、 步骤D、 步骤E中所提取的多维生长特征向量， 采用随机森林RF算法， 根据特征重要性对其进行关键特征选择， 剔除冗余特征， 组成海鲜菇最优多维关键生长特 征向量； 步骤G： 构造SVM分类器， 将步骤F中获得的海鲜菇最优多维关键生长特征向量作 为分类 器的输入， 训练分类 器使其收敛； 步骤H： 对测试图像集中的海鲜菇区域进行预处理， 获取待测海鲜菇的目标区域图像， 提取最优多维关键生长特征向量， 代入训练好的SVM 分类器， 得到测试图像中待测海鲜菇的 生长时期分类结果。 2.如权利要求1所述的海鲜菇多时期关键生长特征提取及时期分类方法， 其特征在于， 步骤A中， 海 鲜菇出菇管理阶段分为四大生长时期： 恢复期、 催蕾期、 现蕾期以及伸长期。 3.如权利要求1所述的海鲜菇多时期关键生长特征提取及时期分类方法， 其特征在于， 步骤E中， 12个纹理特征包括： 四个方向0 °、 45°、 90°、 135°灰度共生矩阵下的六个特征： 对比 度CON、 差异性DIS、 局部均匀性HOM、 熵 值ENT、 相关性COR、 能量ASM在四个方向的均值和标准 差。 4.如权利要求1所述的海鲜菇多时期关键生长特征提取及时期分类方法， 其特征在于， 步骤F包括： 步骤F1： 以步骤C、 步骤D、 步骤E所提取的特征向量组成多维生长特征向量， 将样本数据 集中每张图像提取的多维生长特征向量以及每张图像的类别组成样本特征数据集， 然后样 本数据集的整个特征列以及类别列作为随机森林RF分类器的输入， 随后根据基尼系数函数 计算出数据集中每 个特征变量的重要性 值； 步骤F2： 按照特征变量的重要性值从大到小分别对特征和样本特征数据集进行重新排 序； 步骤F3： 将排序后的样本特征数据集划分为训练集和测试集， 通过训练集将RF模型训 练完毕后， 从截取测试数据集中的第一个特征列作为 随机森林RF模型的输入， 得到分类准 确率结果后， 再截取测试数据集的前两个特征列作为输入后得到对应的分类准确 率结果， 不断迭代直到所有特征列都作为输入并得到相应的分类准确率结果； 最后根据迭代过程得权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512123 A 2到特征数量与分类准确率之 间的结果图， 寻找分类准确率最高的结果所对应的特征数量n， 选择排序后的前n个特 征作为海 鲜菇最优多维关键生长特 征向量。 5.如权利要求1所述的海鲜菇多时期关键生长特征提取及时期分类方法， 其特征在于， 步骤G中， SVM分类器的输出的分类别数为4个， 对应样本在海鲜菇出菇管理阶段的四大时 期： 恢复期、 催蕾期、 现蕾期以及伸长期； 核函数采用径向基核函数， 分类算法采用一对多分 类OVR‑SVMs算法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512123 A 3