(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211233955.2 (22)申请日 2022.10.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115294507 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 四川川西数据 产业有限公司 地址 625000 四川省雅 安市经开区园区大 道川西大 数据产业园2号楼 (72)发明人 曾治富　 (74)专利代理 机构 成都精点专利代理事务所 (普通合伙) 51338 专利代理师 周建 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/68(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 111709489 A,2020.09.25 CN 112161618 A,2021.01.01 WO 2022090705 A1,202 2.05.05 CN 101912847 A,2010.12.15 孙丰刚等.基 于改进YOLOv5s和迁移学习的 苹果果实病害识别方法. 《农业工程学报》 .202 2, 第38卷(第1 1期), 汪汇源等.基 于物联网技 术的海南热 带水果 动态定价研究. 《江西农业科 学》 .2021,第49卷 (第2期), Antonio Albiol等.Single Fusi on Image from Collections of Fruit Views for Defect Detecti on and Clas sificati on. 《sensors》 .202 2,第22卷(第14期), 审查员 刘穗君 (54)发明名称 一种基于水果外形的动态视频数据识别方 法 (57)摘要 一种基于水果外形的动态视频数据识别方 法， 涉及动态视频数据识别技术领域， 所述方法 的具体步骤如下： 第一步骤， 由高清摄像头、 高速 内存、 GPU、 主板和存储器构成识别系统， 有线网 络或5G通信模组将所述识别系统连接到云计算 机； 第二步骤、 由滚轴组成凹型滚动流水线， 高清 摄像头分居所述凹型滚动流水线两侧， 采集水果 在所述凹型滚动流水线上滚动的视频， 将视频传 输到云计算机， 对视频中出现的水果进行一一对 应地编号； 第三步骤、 给所述水果的三维立体图 赋予真实水果的大小； 第四步骤、 根据水果的外 观信息生成二维码， 粘贴在水果上， 对水果进行 按等级分类 。 权利要求书2页 说明书4页 附图9页 CN 115294507 B 2022.12.16 CN 115294507 B 1.一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于， 所述方法的具体步骤如 下： 第一步骤， 由高清摄像头、 高速内存、 GPU、 主板和存储器构成识别系统， 有线网络或5G 通信模组将所述识别系统连接 到云计算机； 第二步骤、 由滚轴组成凹型滚动流水线， 高清摄像头分居所述凹型滚动流水线两侧， 采 集水果在所述凹型滚动流水线上滚动的视频， 将视频传输到云计算机， 对视频中出现的水 果进行一 一对应地编号； 第三步骤、 在云计算机中， 对所述视频进行取帧处理， 在连续的帧图片中， 通过卷积神 经网络， 连续抓取所述水果的特征线， 形成三维的特征线网格， 结合特征线网格， 水果的三 维立体图也是这样确定的， 所述水果的颜色一一映射到三维的特征线网格， 形成水果的三 维立体图， 通过卷积神经网络将水果的形状、 色泽、 表面特征、 鲜嫩程度、 成熟度、 新鲜度、 整 齐度、 有无斑痕和损伤的特征提取到特征线网格， 由此， 我们从识别水果的外观特征， 到识 别所述水果的三 维立体图的特征值， 所述特征值通过 统计函数获得， 就可获得水果的形状、 色泽、 表面特征、 鲜嫩程度、 成熟度、 新鲜度、 整齐度、 有 无斑痕和损伤； 通过深度神经网络的 目标检测模型Y OLO定位所述水果的特征线的长度， 给所述水果的三 维立体图赋予真实水果 的大小； 第四步骤、 根据水果的外观信息生成二维码， 粘贴在水果上， 二维码记载的信息包括： 水果大小、 形状、 色泽、 表面特征、 鲜嫩程度、 成熟度、 新鲜度、 整齐度、 有 无斑痕和损伤， 对 水 果进行按等级分类。 2.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第一步骤中， 所述识别系统安装AI 程序、 卷积神经网络和深度神经网络 。 3.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第一步骤中， 所述识别系统将视频传输给云计算机， 给云计算机将计算结果回传给所述识 别系统。 4.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第二步骤中， 将高清摄像头设置在水果等级分类的流水线上， 连续地采集流水线上滚动水 果的视频， 并且 采用AI技术自动聚焦水果。 5.根据权利要求1所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第三步骤中， 在帧图片中， 通过卷积神经网络， 抓取水果的凸波峰线和凹波峰线， 由深度神 经网络的目标检测模型YOLO， 测量水果的凸波峰线和凹波峰线的长度。 6.根据权利要求5所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第三步骤中， 根据水果转动一整圈， 通过卷积神经网络， 抓取水果一整圈的凸波峰线和凹波 峰线， 由深度神经网络的目标检测模型YOLO， 测量水果一整圈的凸波峰线和凹波峰线的长 度。 7.根据权利要求6所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第三步骤中， 水果的滚动是不规则， 水果一整圈的凸波峰线和凹波峰线相互交叉， 所述交叉 处出现多边形， 进 而形成网格。 8.根据权利要求7所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第三步骤中， 凸波峰线和凹波峰线的密度与所述网格的密度成正比。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294507 B 29.根据权利要求8所述的一种基于水果外形的动态视频数据识别方法， 其特征在于： 在 第三步骤中， 所述网格的密度越大， 所述水果的三维立体图与水果的相似度越高。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294507 B 3