一种基于图像识别的针形茶湿度检测方法和系统

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种基于图像识别的针形茶湿度检测方法和系统。

背景技术：

1、目前，市场供应的针形茶，特别是针形绿茶多以清香型为主。随着生活水平的提高和需求的多样化，对花香型针形茶的需要越来越大，但传统生产工艺无法生产出质量稳定的花香型针形茶。为适应市场需求，本发明克服了原生产工艺的缺陷，提供一种利用温湿控系统加工花香型针形茶的方法以生产出质量稳定的花香型针形茶。

2、加工针形红茶的原料，因产地气候、地理条件、品种、针形茶采摘的季节不同，千差万别，要将上述各种情况不同的原料来源加工成具有统一标准质量和口味的针形红茶，只有通过针形红茶的发酵工艺中对发酵温度、湿度包括针形茶原料本身的含水量，发酵环境中的亮度进行调节控制，在传统的针形红茶加工中对上述发酵条件的控制全凭制茶技术针形茶员即制茶师的感觉，凭经验进行控制，不同的技术针形茶员其感观的差异很大，即使同一茶师教出的徒弟，同样的言传身教，其制作出的针形红茶其差异仍然很明显，为此，在总结传统经验的基础之上找到了影响针形红茶发酵中的关键因素—湿度，调节控制这一些因素就使针形红茶的质品基本保持一致性。本发明就是通过现代化的技术手段自动的调节其发酵温度、发酵湿度、发酵的亮度来提高酶的活性，达到快速发酵的效果。

技术实现思路

1、鉴于以上问题，本技术提供一种基于图像识别的针形茶湿度检测方法及装置、设备、存储介质、系统、针形茶，能够以较低的计算复杂度准确、高效、实时地检测针形茶的湿度形态。

2、为达到上述目的，本技术第一方面提供一种基于图像识别的针形茶湿度检测方法，包括：

3、获取针形茶的待检测图像的湿度检测结果，湿度检测结果包括至少两种检测参数；

4、在至少两种检测参数中，落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数大于第一预定值时，将杀青处理范围值对应的湿度形态确定为针形茶的湿度形态。

5、通过获取包括至少两种检测参数的湿度检测结果，判断落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数是否大于第一预定值，可直接确定针形茶的湿度形态，不受采集环境影响，数据的处理、传输等对算力、带宽的要求较低，并且通过使用个性化的杀青处理范围值便可实现个性化的湿度形态检测，由此，能够以较低的计算复杂度准确、高效并实时地检测特定针形茶的湿度形态，同时提升针形茶体验和降低应用成本。

6、作为第一方面的一种可能的实现方式，至少两种检测参数用于指示水分含量和/或形状参数。由此，通过指示水分含量和/或形状参数的至少两种指标，可以全面、准确地感知针形茶的潮湿状况，便于综合考虑针形茶加工时的各项潮湿特征来确定其湿度形态，可进一步提高湿度形态检测的准确性。

7、作为第一方面的一种可能的实现方式，湿度形态包括待处理湿度形态或干燥湿度形态，杀青处理范围值对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态。由此，通过对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态的杀青处理范围值，即可直接确定湿度形态是待处理或干燥，无需借助诸如颜色、亮度等中间特征，降低计算复杂度的同时减少了误识别或漏识别。

8、作为第一方面的一种可能的实现方式，杀青处理范围值包括与至少两种检测参数一一对应的处理范围值。由此，通过在杀青处理范围值中包含对应各个检测参数的处理范围值，便于综合考虑针形茶加工时的各项潮湿特征来确定其湿度形态，可进一步提高湿度形态检测的准确性。

9、作为第一方面的一种可能的实现方式，杀青处理范围值是通过如下方式获得的：

10、基于针形茶的待检测图像的湿度检测结果库进行聚类以形成对应于湿度形态的针形茶图像集，针形茶的待检测图像的湿度检测结果库中包含预先获得的针形茶的待检测图像的湿度检测结果；

11、对针形茶图像集进行数据配置筛选，以确定针形茶图像集的数据配置属于平衡配置或非平衡配置；

12、根据针形茶图像集的数据配置，确定对应于湿度形态的杀青处理范围值。

13、由此，通过对针形茶的湿度检测结果进行聚类便可获得针形茶自己的杀青处理范围值，实现杀青处理范围值的根据针形茶的具体种类设置，进而实现湿度形态检测的个性化，进一步提高了湿度形态检测的准确性，同时减少了因检测标准统一而带来的漏识别或误识别。

14、作为第一方面的一种可能的实现方式，对针形茶图像集进行数据配置筛选，具体包括：

15、对针形茶图像集中的湿度检测结果进行像素网格划分，得到多个像素网格，多个像素网格中的每个像素网格的像素数相同；

16、以多个像素网格中像素数最大的像素网格作为针形茶图像集的均值范围；

17、针形茶图像集在第一范围的像素数与针形茶图像集在第二范围的像素数相等时，针形茶图像集的数据配置为平衡配置；

18、针形茶图像集在第一范围的像素数与针形茶图像集在第二范围的像素数不相等时，针形茶图像集的数据配置为非平衡配置；

19、其中，第一范围和第二范围是根据均值范围分割针形茶图像集的数据范围而得到的。

20、由此，通过范围像素网格划分与数据计数、均值范围左右半边数据个数比较，来判断针形茶图像集是平衡配置还是非平衡配置，兼具了复杂度低和数据配置筛选准确的效果，可以进一步降低硬件成本、提升针形茶湿度形态检测的准确性。

21、作为第一方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测方法还包括：在湿度检测结果的至少两种检测参数中，落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数小于或等于第一预定值时，根据湿度检测结果与第一针形茶参考湿度参数值的差值确定针形茶的湿度形态。由此，通过湿度检测结果到第一针形茶参考湿度参数值的差值确定湿度形态，能够在杀青处理范围值无法确定湿度形态时，辅助性地完成针形茶湿度形态的检测，进而以较低的计算复杂度实现针形茶湿度形态的实时、高效和准确的检测。

22、作为第一方面的一种可能的实现方式，湿度形态包括待处理湿度形态或干燥湿度形态，第一针形茶参考湿度参数值对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态。由此，通过对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态的第一针形茶参考湿度参数值，便可直接确定湿度形态是待处理还是干燥，无需借助诸如颜色、亮度等中间特征，降低计算复杂度的同时减少了误识别或漏识别。

23、作为第一方面的一种可能的实现方式，根据湿度检测结果与第一针形茶参考湿度参数值的差值确定针形茶的湿度形态，包括：

24、在两个第一针形茶参考湿度参数值中，将更靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值对应的湿度形态确定为针形茶的湿度形态；或者，

25、在三个或三个以上的第一针形茶参考湿度参数值中，将最靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值对应的湿度形态确定为针形茶的湿度形态。

26、通过确定更靠近或最靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值，便可直接确定湿度形态，能够以较低的计算复杂度实现针形茶湿度形态的实时、高效和准确的检测。

27、作为第一方面的一种可能的实现方式，根据湿度检测结果与第一针形茶参考湿度参数值的差值确定针形茶的湿度形态，包括：第一差值与第二差值之间差值的绝对值大于第一差值和第二差值的均值时，确定湿度形态为待处理湿度形态；第一差值与第二差值之间差值的绝对值小于或等于第一差值和第二差值的均值时，确定湿度形态为干燥湿度形态；第一差值是湿度检测结果与对应待处理湿度形态的第一针形茶参考湿度参数值的差值，第二差值是湿度检测结果与对应干燥湿度形态的第一针形茶参考湿度参数值的差值。由此，通过比较差值之间的差值和均值来确定更靠近或最靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值，计算复杂度低，易于实现。

28、作为第一方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测方法还包括：在针形茶的待检测图像的湿度检测结果落入率大于或等于第三预定值时，将落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数小于或等于第一预定值的湿度检测结果添加至针形茶的待检测图像的湿度检测结果库中。

29、在湿度检测结果落入率较高的情况下，将落入杀青处理范围值的检测参数待检测图像数小于或等于第一预定值的湿度检测结果添加到湿度检测结果库中，由此，能够在完善针形茶数据图像的同时，减少进入湿度检测结果库的冗余数据，进一步降低数据计算量和计算复杂度。

30、作为第一方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测方法还包括：湿度形态为干燥湿度形态的持续时长大于或等于第二预定值时，采用包含有如下方式的一种或多种调节机制调节湿度形态：初揉捻方式、复揉捻方式、二青方式、热风脱水方式。

31、由此，能够在干燥湿度形态持续一段时间的情况下采用多方式调节机制进行湿度形态的调节，实现了针形茶干燥湿度形态的及时有效干预。

32、作为第一方面的一种可能的实现方式，调节机制根据针形茶的干燥优先级确定，干燥优先级根据湿度检测结果和对应于湿度形态的杀青处理范围值确定。由此，通过湿度检测结果和杀青处理范围值来确定干燥优先级，以及通过干燥优先级确定调节机制，能够针对不同干燥程度采用相适应的方式进行状态调节，显著提升干燥湿度形态干预的效果。

33、作为第一方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测方法还包括：在第一时间间隔之后重新确定针形茶的第一干燥优先级，第一时间间隔与第一干燥优先级相对应。由此，针对不同的干燥程度采用不同时间间隔重新评估，更符合针形茶湿度形态改善的实际情况，能够显著提升干燥湿度形态干预的效果。

34、作为第一方面的一种可能的实现方式，调节机制中的方式是随机选定的。由此，通过随机选定调节机制中的方式，能够有效提升调节机制的抗耐受性。

35、本技术第二方面提供一种基于图像识别的针形茶湿度检测系统，包括：

36、获取装置，用于获取针形茶的待检测图像的湿度检测结果，湿度检测结果包括至少两种检测参数；

37、确定装置，用于在至少两种检测参数中，落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数大于第一预定值时，将杀青处理范围值对应的湿度形态确定为针形茶的湿度形态。

38、由此，通过获取包括至少两种检测参数的湿度检测结果，判断落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数是否大于第一预定值，便可直接确定针形茶的湿度形态，不受采集环境影响，数据的处理、传输等对算力、带宽的要求较低，并且通过使用个性化的杀青处理范围值便可实现个性化的湿度形态检测，由此，能够以较低的计算复杂度准确、高效并实时地检测特定针形茶的湿度形态，同时提升针形茶体验和降低应用成本。

39、作为第二方面的一种可能的实现方式，至少两种检测参数用于指示水分含量和/或形状参数。由此，通过指示水分含量和/或形状参数的至少两种指标，可以全面、准确地感知针形茶的潮湿状况，便于综合考虑针形茶加工时的各项潮湿特征来确定其湿度形态，可进一步提高湿度形态检测的准确性。

40、作为第二方面的一种可能的实现方式，湿度形态包括待处理湿度形态和干燥湿度形态，杀青处理范围值对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态。由此，通过对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态的杀青处理范围值，即可直接确定湿度形态是待处理还是干燥，无需借助诸如颜色、亮度等中间特征，降低计算复杂度的同时减少了误识别或漏识别。

41、作为第二方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测系统还包括：计算装置，计算装置用于：

42、基于针形茶的待检测图像的湿度检测结果库进行聚类以形成对应于湿度形态的针形茶图像集，针形茶的待检测图像的湿度检测结果库中包含预先获得的针形茶的待检测图像的湿度检测结果；

43、对针形茶图像集进行数据配置筛选，以确定针形茶图像集的数据配置属于平衡配置或非平衡配置；

44、根据针形茶图像集的数据配置，确定对应于湿度形态的杀青处理范围值。

45、由此，通过对针形茶的湿度检测结果进行聚类便可获得针形茶自己的杀青处理范围值，实现杀青处理范围值的根据针形茶的具体种类设置，进而实现湿度形态检测的个性化，进一步提高了湿度形态检测的准确性，同时减少了因检测标准统一而带来的漏识别或误识别。

46、作为第二方面的一种可能的实现方式，计算装置具体用于：

47、对针形茶图像集中的湿度检测结果进行像素网格划分，得到多个像素网格，多个像素网格中的每个像素网格的像素数相同；

48、以多个像素网格中像素数最大的像素网格作为针形茶图像集的均值范围；

49、针形茶图像集在第一范围的像素数与针形茶图像集在第二范围的像素数相等时，针形茶图像集的数据配置为平衡配置；

50、针形茶图像集在第一范围的像素数与针形茶图像集在第二范围的像素数不相等时，针形茶图像集的数据配置为非平衡配置；

51、其中，第一范围和第二范围是根据均值范围分割针形茶图像集的数据范围而得到的。

52、由此，通过范围像素网格划分与数据计数、均值范围左右半边数据个数比较，来判断针形茶图像集是平衡配置还是非平衡配置，兼具了复杂度低和数据配置筛选准确的效果，可以进一步降低硬件成本、提升针形茶湿度形态检测的准确性。

53、作为第二方面的一种可能的实现方式，确定装置，还用于在至少两种检测参数中，落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数小于或等于第一预定值时，根据湿度检测结果与第一针形茶参考湿度参数值的差值确定针形茶的湿度形态。由此，通过湿度检测结果到第一针形茶参考湿度参数值的差值确定湿度形态，能够在杀青处理范围值无法确定湿度形态时，辅助性地完成针形茶湿度形态的检测，进而以较低的计算复杂度实现针形茶湿度形态的实时、高效和准确的检测。

54、作为第二方面的一种可能的实现方式，确定装置，具体用于在两个第一针形茶参考湿度参数值中，将更靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值对应的湿度形态确定为针形茶的湿度形态；或者，在三个或三个以上的第一针形茶参考湿度参数值中，将最靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值对应的湿度形态确定为针形茶的湿度形态。由此，通过对应于待处理湿度形态或干燥湿度形态的第一针形茶参考湿度参数值，便可直接确定湿度形态是待处理还是干燥，无需借助诸如颜色、亮度等中间特征，降低计算复杂度的同时减少了误识别或漏识别。

55、作为第二方面的一种可能的实现方式，确定装置，具体用于：

56、第一差值与第二差值之间差值的绝对值大于第一差值和第二差值的均值时，确定湿度形态为待处理湿度形态；

57、第一差值与第二差值之间差值的绝对值小于或等于第一差值和第二差值的均值时，确定湿度形态为干燥湿度形态；

58、第一差值是湿度检测结果与对应待处理湿度形态的第一针形茶参考湿度参数值的差值，第二差值是湿度检测结果与对应干燥湿度形态的第一针形茶参考湿度参数值的差值。

59、由此，通过比较差值之间的差值和均值来确定更靠近或最靠近湿度检测结果的第一针形茶参考湿度参数值，计算复杂度低，易于实现。

60、作为第二方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测系统还包括：数据库更新装置，用于在针形茶的待检测图像的湿度检测结果落入率大于或等于第三预定值时，将落入杀青处理范围值的检测参数的待检测图像数小于或等于第一预定值的湿度检测结果添加至针形茶的待检测图像的湿度检测结果库中。由此，在湿度检测结果落入率较高的情况下，将落入杀青处理范围值的检测参数待检测图像数小于或等于第一预定值的湿度检测结果添加到湿度检测结果库中，能够在完善针形茶数据图像的同时，减少进入湿度检测结果库的冗余数据，进一步降低数据计算量和计算复杂度。

61、作为第二方面的一种可能的实现方式，基于图像识别的针形茶湿度检测系统还包括：调节装置，用于在湿度形态为干燥湿度形态的持续时长大于或等于第二预定值时，采用包含有如下方式的一种或多种调节机制调节湿度形态：初揉捻方式、复揉捻方式、二青方式、热风脱水方式。由此，能够在干燥湿度形态持续一段时间的情况下采用多方式调节机制进行湿度形态的调节，实现了针形茶干燥湿度形态的及时有效干预。

62、作为第二方面的一种可能的实现方式，调节机制根据针形茶的干燥优先级确定，干燥优先级根据湿度检测结果和对应于湿度形态的杀青处理范围值确定。由此，通过湿度检测结果和杀青处理范围值来确定干燥优先级，以及通过干燥优先级确定调节机制，能够针对不同干燥程度采用相适应的方式进行状态调节，显著提升干燥湿度形态干预的效果。

63、作为第二方面的一种可能的实现方式，调节装置，还用于在第一时间间隔之后重新确定针形茶的第一干燥优先级，第一时间间隔与第一干燥优先级相对应。由此，可以针对不同的干燥程度采用不同时间间隔重新评估，更符合针形茶湿度形态改善的实际情况，能够显著提升干燥湿度形态干预的效果。

64、作为第二方面的一种可能的实现方式，调节机制中的方式是由调节装置随机选定的。由此，通过随机选定调节机制中的方式，能够有效提升调节机制的抗耐受性。

65、本技术第三方面提供一种计算设备，包括：一个或多个处理器和存储器，存储器存储有程序指令，程序指令当被所述一个或多个处理器执行时使得处理器执行第一方面及可能的实现方式中的基于图像识别的针形茶湿度检测方法。

66、上述计算设备可以较低的计算复杂度准确、高效并实时地检测特定针形茶的湿度形态，同时提升针形茶体验和降低应用成本。

67、本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令当被计算机执行时使得计算机执行第一方面及可能的实现方式中的基于图像识别的针形茶湿度检测方法。

68、本技术第五方面提供一种针形茶监测系统，包括第二方面及可能的实现方式中的基于图像识别的针形茶湿度检测系统或第三方面中的计算设备。

69、本技术第六方面提供一种针形茶，包括第二方面及可能的实现方式中的基于图像识别的针形茶湿度检测系统、第三方面中的计算设备、或第五方面中的针形茶监测系统。

70、本技术实施例只需获取针形茶当前的湿度检测结果，便可通过处理范围值直接确定针形茶的湿度形态，无需运行复杂模型即可实现，更为高效、准确。并且，无需借助诸如颜色、亮度类型等中间特征，降低计算复杂度的同时可以进一步地减少误识别或漏识别。