(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 202211095873.6 (22)申请日 2022.09.08 (71)申请人 航天新气象科技有限公司 地址 214000 江苏省无锡市滨湖区未名路 28号 (72)发明人 房峰　周望　宫泽　王忆如　李彬　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 沈惠娟 (51)Int.Cl. G06V 20/68(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/20(2022.01) (54)发明名称 一种果实 成熟度检测方法 (57)摘要 本申请是一种果 实成熟度检测方法， 具体涉 及图像检测技术领域。 所述方法包括： 先获取目 标图像数据， 并通过目标检测模 型中的骨干网络 对目标图像数据进行处理， 得到目标特征图， 并 且骨干网络包括至少两个依次连接的特征提取 模块， 该特征提取模块包含Patch  Merging层以 及Swin Transformer  Block层； 再通过目标检测 模型中的特征融合网络， 获得融合特征图， 通过 目标检测模 型中的检测头， 分别对至少两个层次 的融合特征图进行处理， 以获得目标果实图像数 据， 最后对目标果实图像数据进行成熟度检测， 获得所述目标果实图像的成熟度。 基于上述方 案， 提高了果实 成熟度识别精度。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 115359481 A 2022.11.18 CN 115359481 A 1.一种果实成熟度检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标图像数据； 通过目标检测模型中的骨干网络对所述目标图像数据进行处理， 得到至少两个层次的 目标特征图； 所述骨干网络包括至少 两个依次连接的特征提取模块； 所述特征提取模块包 含Patch Merging层以及Sw in Transformer  Block层； 通过目标检测模型中的特征融合网络， 将每个层次的目标特征图， 与各个层次的目标 特征图执行融合操作， 以获得至少两个层次的融合特 征图； 通过目标检测模型中的检测头， 分别对所述至少两个层次的融合特征图进行处理， 以 获得目标果实图像数据； 对所述目标果实图像数据进行成熟度检测， 获得 所述目标果实图像的成熟度。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述骨干网络中还包括预处理模块； 所述 预处理模块中包 含维度转换层以及Sw in Transformer  Block层； 所述通过目标检测模型中的骨干网络对所述目标图像数据进行处理， 得到至少两个层 次的特征图， 包括： 通过所述预处理模块中的维度转换层以及Swin  Transformer  Block层对所述目标图 像数据进行图像处 理， 以获得 预处理特征图； 通过至少两个依次连接的特征提取模块对所述预处理特征图进行处理， 以获得至少两 个层次的目标 特征图。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述至少两个依次连接的特征提取模块包 括依次连接的第一特征提取模块、 第二特征提取模块以及第三特征提取模块； 所述至少 两 个层次的目标 特征图包括第一目标 特征图、 第二目标 特征图以及第三目标 特征图； 所述通过至少两个依次连接的特征提取模块对所述第 一特征图进行处理， 得到至少两 个层次的目标 特征图， 包括： 通过第一特征提取模块中的Patch  Merging层对所述预处理特征 图进行下采样处理， 获得所述第一目标 特征图； 通过第一特征提取模块中的Swin  Transformer  Block层对所述第一目标特征图进行 处理后， 再通过第二特征提取模块中的Patch  Merging层 进行下采样处理， 获得所述第二目 标特征图； 通过第二特征提取模块中的Swin  Transformer  Block层对所述第二目标特征图进行 处理后， 再通过第三特征提取模块中的Patch  Merging层 进行下采样处理， 获得所述第三目 标特征图。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述至少两个层次的融合特征图包括第 一 融合特征图、 第二融合特 征图以及第三融合特 征图； 将所述第三目标特征图进行上采样处理后， 再与所述第二目标特征图融合， 获得第一 中间特征图； 对所述第一中间特征图进行上采样处理后， 再与所述第一目标特征图融合， 获得第一 融合特征图； 对所述第一融合特征图进行下采样处理后， 与所述第一中间特征图融合， 获得第二融 合特征图；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359481 A 2对所述第二融合特征图进行下采样处理后， 再与所述第三目标特征图融合， 获得第三 融合特征图。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述目标检测模型中包括第一检测头、 第 二检测头以及第三检测头， 所述通过目标检测模型中的检测头， 分别对所述至少 两个层次 的融合特 征图进行处 理， 包括： 分别根据所述第 一检测头、 第 二检测头以及第 三检测头， 对所述第一融合特征图、 第二 融合特征图以及第三融合特征图进行处理， 对应获得第一检测结果、 第二检测结果以及第 三检测结果； 将所述第一检测结果、 第二检测结果以及第三检测结果融合， 确定出目标图像数据中 的目标检测框， 以根据所述目标检测框确定出目标果实图像数据。 6.根据权利要求1至5任一所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标果实图像数据进 行成熟度检测， 获得 所述目标果实图像的成熟度， 包括： 对所述目标果实图像数据进行 前景背景分割， 获得果实前 景图像数据； 根据各个颜色阈值区间， 对所述果实前景图像数据进行分类， 以确定所述目标果实图 像的成熟度； 所述各个颜色阈值区间与各个成熟度的果实对应。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据各个颜色阈值区间， 对所述果实 前景图像数据进行分类， 以确定所述目标果实图像的成熟度， 包括： 针对每个颜色阈值区间， 计算所述果实前景图像数据中各个有效像素点， 与颜色阈值 区间的平均值的像素方差； 所述有效像素点为像素大小在各个颜色阈值区间的并集的像素 点； 将各个颜色阈值区间中， 像素方差最小的颜色阈值区间所对应的成熟度， 确定为所述 目标果实图像的成熟度。 8.一种果实成熟度检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 骨干模块， 用于对目标图像数据进行处 理， 得到至少两个层次的特 征图； 特征融合模块， 每个层次的目标特征图， 与各个层次的目标特征图执行融合操作， 以获 得至少两个层次的融合特 征图； 检测头模块， 用于分别对所述至少两个层次的融合特征图进行处理， 以获得目标果实 图像数据； 成熟度检测模块， 用于对所述目标果实图像数据进行成熟度检测， 获得所述目标果实 图像的成熟度。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括处理器和存储器， 所述存储器中 存储有至少一条指 令， 所述至少一条指 令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求 1至7 任一所述的果实成熟度检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令， 所 述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的果实成熟度检测 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359481 A 3