本发明涉及一种智能识别设备和方法，具体涉及一种出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别设备及方法。
背景技术：
饲料行业总体向好，但近年来发生的一些饲料安全事件，给人们的生命健康带来了严重损害，产生了极坏的社会影响，极大地加大了现代化的监管手段的迫切性。但是由于饲料类产品基本上都是袋装，袋装包装使得整个产品呈现柔体形状，给出库的自动识别造成了很大的困难。为了达到对出库传输线上饲料袋装类产品完成自动识别，目前主要有两种技术方案。
1)rfid技术是将无线发射器隐藏在商品商标中，通过接受装置获取发射器中的无线信号，达到对产品的识别。该技术方案优点是rfid无线发射器可以反复使用；其缺点是需要提高产品成本，一个普通的rfid无线发射器的价格均在十元以上。此方案比较适合单体产品价值比较高或者产品外包装可以反复使用的企业。对于个体产品利润比较低，产品包装不易回收，整体利润靠走量来完成的饲料类的企业来时是承受不起的。
2)二维码扫描识别是通过激光扫描设备对产品外包装上的二维码进行扫描来完成对产品的识别。该技术方案优点是技术成本比较低，通过对产品外包装进行二维码印刷即可完成方案实施的基本条件；缺点是产品的二维码必须完整的呈现在激光扫描设备正下方。饲料类产品往往是袋装，它的外形是柔体，特别是在传输线上的形状和位置无法进行保证，所以它的这一柔体特性决定了该类产品无法利用二维码扫描来完成对产品的自动识别。
技术实现要素：
发明目的：为了克服现有技术的不足，本发明提供一种出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别设备，该设备可以解决针对出库传输线上饲料袋装类产品浪费人力、物力资源的问题，本发明还提供一种出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别方法，该方法可以解决柔性类饲料袋装类包装智能识别检测难的问题。
技术方案：本发明所述的一种出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别设备，该智能设备包括光电传感器、高速摄像头和与其连接的服务器，所述服务器包括：拍照控制装置、目标分析装置、目标识别装置和目标记录装置。
所述拍照控制装置，用于当获取到所述光电传感器感对出库传输线上饲料袋装类产品经过的感应信息，对所述高速摄像头下达拍摄命令，进而获得出库传输线上饲料袋装类产品的图像信息。
所述目标分析装置，用于对出库传输线上饲料袋装类产品的图像进行特征分析和提取。
所述目标识别装置，用于将所述目标分析装置获取的特征分析结果，从而获得当前出库传输线上饲料袋装类产品的产品种类信息；
所述目标记录装置，对目标识别装置识别的产品准确种类信息和产品出库时间等相关信息进行记录。
优选的，所述获得产品种类信息采用利用视觉显著性方法进行目标识别方法。
一种根据所述识别设备实现智能识别的方法，包括：
(1)确定所述光电传感器感对出库传输线上饲料袋装类产品的感应，所述高速摄像头对出库传输线上饲料袋装类产品进行拍照；
(2)对获取到的当前出库传输线上饲料袋装类产品图像进行特征分析和提取；
(3)利用所述视觉显著性方法对目标特征分析结果进行显著性特征划分；
(4)根据划分的特征显著性进行赋值权重，然后通过对权重进行机器学习获得当前出库传输线上饲料类产品的产品种类信息。
优选的，步骤(2)中，所述特征分析和提取的步骤包括：
(21)在当前图像的rgb特征空间中，计算哈希节点，得到当前图像的rgb特征空间中显著点，将所述显著点作为显著性区域的种子节点；
(22)将获得的种子节点进行显著性区域特征传播。
优选的，步骤(3)中，所述视觉显著性方法包括：
(31)提取目标的颜色、区域分布等特征分析；
(32)利用视觉显著的原理对特征进行显著性特征划分，并根据划分的特征显著性进行赋值权重；
(33)通过对所述权重进行计算获得当前出库传输线上饲料袋装类产品的产品准确种类信息。
智能识别的原理是：架设好光电传感器和高速摄像头后在后台设置一个服务器，服务器包含拍照控制装置、目标分析装置和目标识别装置、目标记录装置；光电传感器和高速摄像头通过拍照控制装置进行组成联动装置，实现出库传输线上饲料袋装类产品的感应和自动拍照，而后将拍照的结果传给服务器以服务器中的目标分析、目标识别、目标记录装置对出库传输线上饲料袋装类的目标产品进行分析、识别和记录，从而完成出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别。
有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：通过感应、分析和识别装置使整个设备能够依靠服务器的协同工作对具有柔性特性的饲料袋装类产品实行智能识别，同时本发明能够大量的减少人力物力资源的浪费以及对出库管理人员的困扰。
附图说明
图1是本发明的装置结构示意图；
图2是本发明的方法流程图。
具体实施方式
实施例1
如图1，该智能设备包括光电传感器1、高速摄像头2和与它们连接的服务器3，当饲料类产品经过光电传感器1的时候，货物就会切断两个光电传感器之间的光带，光电传感器就会向服务器3传递一个货物到达的信号。服务器3收到货物到达的信号，就会向高速摄像头2下达拍摄命令，高速摄像头2在原先对焦的基础上对货物进行正面拍摄。经过上诉工作，服务器3就会得到一张完整的正在出库的饲料产品图像。
服务器3又包括：拍照控制装置31、目标分析装置32和目标识别装置33、目标记录装置34；
拍照控制装置31，用于当获取到光电传感器感对出库传输线上饲料袋装类产品5经过的感应信息，对高速摄像头下达拍摄命令，进而获得出库传输线上饲料袋装类产品5的图像信息；
目标分析装置32，用于对出库传输线上饲料袋装类产品5的图像进行特征提取和分析；
特征提取和分析使用的方法步骤为：
步骤1、在当前图像的rgb特征空间中，计算哈希节点，得到当前图像的rgb特征空间中显著点，这些显著点作为显著性区域的种子节点。
步骤2、对当前图像中第一步获得的种子节点进行显著性区域特征传播，其计算过程如下：
①提取当前图像中每个像素的rgb特征向量{pi}；
②每一个种子像素xi和它周围不是种子的像素之间按照公式(1)计算rgb特征向量yi增量di；
di＝yi-∑wijyj(1)
其中，wij表示构建权值函数，yi为rgb特征向量。
③利用公式(2)和(3)对每一个种子像素构建权值函数wij；
ew＝∑ei＝∑||yi-∑wijyj||2(2)
其中，
其中，
④按照对种子像素节点和它周围不是种子的像素之间的显著性传播度进行迭代求解。非负约束的条件下对公式(3)使用有效集算法计算，计算过程中用0代替上一步计算过程中的负值，反复迭代计算，进而获得显著性传播度。
⑤定义wi是wij的集合，对wi按照wij进行从大到小排序。按照wi中的排序过程的位置对这些像素点加权处理，进而完成整个图像的显著区域加权处理。
目标识别装置33，用于对目标分析装置32获取的特征分析结果利用视觉显著性方法进行目标识别，获得当前出库传输线上饲料袋装类产品的产品准确种类信息，主要是指产品种类的名称；
获取产品准确种类信息的步骤主要包括：
步骤1、特征对比的过程中，主要按照公式(4)计算样本和每个标本之间进行计算相似成绩：
score＝∑bidi(fi(pa)，fi(pb))(4)
在公式(4)中，pa和pb分别是样本图像和标本图像，bi是图像中第i个像素的显著性权重，di是表示两个像素的特征值之间的相似度。
di＝(fi(pa)-fi(pb))-1(5)
步骤2、将步骤1计算的结果进行排序获得最相似的结果，然后按照结果判定当前图像中饲料类型的准确类别信息。
目标记录装置34，用于对目标识别装置33识别的产品准确种类信息和产品出库时间等相关信息进行记录；
实施例2
如图2，一种出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别方法，具体步骤如下：
步骤1、确定光电传感器感对出库传输线上饲料袋装类产品的感应位置，使得高速摄像头对摄像头对出库传输线上饲料袋装类产品进行准确拍照。
首先在出库传输带上加装一对光电传感器，以及一台对光电传感器位置对焦的高速摄像头。在工作过程中，当饲料类产品经过光电传感器的时候，货物就会切断两个光电传感器之间的光带，光电传感器就会向服务器传递一个货物到达的信号。服务器收到货物到达的信号，就会向高速摄像头下达拍摄命令，高速摄像头在原先对焦的基础上对货物进行正面拍摄。经过上诉工作，服务器就会得到一张完整的正在出库的饲料产品图像。
步骤2、利用步骤1中获取到的当前出库传输线上饲料袋装类产品图像进行显著性特征分析和提取。
①提取当前图像中每个像素的rgb特征向量{pi}；
②每一个种子像素xi和它周围不是种子的像素之间按照公式(1)计算rgb特征向量yi增量di；
di＝yi-∑wijyj(1)
其中，wij表示构建权值函数，yi为rgb特征向量。
③利用公式(2)和(3)对每一个种子像素构建权值函数wij；
ew＝∑ei＝∑||yi-∑wijyj||2(2)
其中，
其中，
④按照对种子像素节点和它周围不是种子的像素之间的显著性传播度进行迭代求解。非负约束的条件下对公式(3)使用有效集算法计算，计算过程中用0代替上一步计算过程中的负值，反复迭代计算，进而获得显著性传播度。
⑤定义wi是wij的集合，对wi按照wij进行从大到小排序。按照wi中的排序过程的位置对这些像素点加权处理，进而完成整个图像的显著区域加权处理。
步骤3、对已经加权的当前图像中的显著性特征和原来已经采集好的标本图像的显著性特征进行对比，获得当前图像中饲料类型的准确类别信息。其步骤如下：
1、特征对比的过程中，主要按照公式(4)计算样本和每个标本之间进行计算相似成绩：
score＝∑bidi(fi(pa)，fi(pb))(4)
在公式(4)中，pa和pb分别是样本图像和标本图像，bi是图像中第i个像素的显著性权重，di是表示两个像素的特征值之间的相似度。
di＝(fi(pa)-fi(pb))-1(5)
2、将步骤1计算的结果进行排序获得最相似的结果，然后按照结果判定当前图像中饲料类型的准确类别信息。
步骤4、将结果记录，进而完成出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别。
完成出库传输线上饲料袋装类产品的智能识别的全部过程。