申请/专利权人：广东省农业科学院设施农业研究所;广东省农业科学院茶叶研究所

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893507A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G01N21/27;G06T7/50;G06T7/70;G06V10/774;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明提供了一种茶情分析方法、茶情分析仪及电子设备，涉及茶情分析领域，包括：S1，获取多个茶青的图像和深度信息；S2，获取多个茶青的内部信息；S3，确定多个茶芽的平面位置与轮廓；S4，根据深度信息预估的多个茶青的尺寸；S5，根据茶情分析仪获取图像、深度信息和内部信息的位置，确定多个茶青的空间位置；S6，根据平面位置、轮廓、尺寸、空间位置和内部信息，确定多个茶青的茶情。本发明通过非接触式分析芽情，无损检测，避免了传统检测方法对茶叶的损伤，提高了检测的准确性和效率，能够准确判断采收时机和茶叶生长情况，指导工人精准采摘。同时，通过对茶叶的品质进行量化分级，能够提高茶叶的品质和市场价值。

主权项：1.一种茶情分析方法，包括：S1，获取多个茶青的图像和深度信息；其特征在于，其中所述图像、所述深度信息通过RGBD相机103对所述多个茶青拍摄形成；所述茶情分析方法还包括：S2，获取所述多个茶青的内部信息，所述内部信息通过高光谱相机102对所述多个茶青拍摄形成，所述RGBD相机103和所述高光谱相机102通过定制化的外箱101集成为茶情分析仪100；S3，输入所述图像至训练后的基于深度学习算法的茶芽识别模型，完成实例分割，确定所述多个茶芽的平面位置与轮廓；S4，根据所述深度信息预估的所述多个茶青的尺寸；S5，根据所述茶情分析仪100获取所述图像、所述深度信息和所述内部信息的位置，确定所述多个茶青的空间位置；S6，根据所述平面位置、所述轮廓、所述尺寸、所述空间位置和所述内部信息，确定所述多个茶青的茶情。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东省农业科学院设施农业研究所;广东省农业科学院茶叶研究所 一种茶情分析方法、茶情分析仪及电子设备

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