(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 202211214592.8 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 沈阳　倪卿元　张驰　李梦媛　 朱谌轶　孙晓栋　王倩　陆成　 (74)专利代理 机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 1 1319 专利代理师 任亚娟 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 叶片数量检测方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明实施例提供了一种叶片数量检测方 法、 装置、 电子设备及存储介质， 方法包括： 获取 拍摄目标植物得到的目标图像， 利用至少两种检 测方式分别对目标图像中目标植物的叶片的不 同部位进行检测， 得到目标植物的至少两种第一 叶片数量， 将至少两种第一叶片数量输入数量回 归模型， 得到目标植物的目标叶片数量。 本发明 实施例中， 可以通过至少两种检测方式对目标植 物上的叶片的不同部位进行检测， 得到至少两种 第一叶片数量， 然后再通过数量回归模型基于至 少两种第一叶片数量综合计算出目标植物的目 标叶片数量， 实现通过多维度检测目标植物的 叶 片数量， 提高叶片数量的检测精确率。 权利要求书2页 说明书15页 附图3页 CN 115512270 A 2022.12.23 CN 115512270 A 1.一种叶片数量检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取拍摄目标植物得到的目标图像； 利用至少两种检测方式分别对所述目标图像中目标植物的叶片的不同部位进行检测， 得到所述目标植物的至少两种第一叶片数量； 将至少两种所述第一叶片数量输入数量回归模型， 得到所述目标植物的目标叶片数 量； 其中， 所述数量回归模型依据至少两种第二叶片数量训练得到， 至少两种所述第二叶片 数量为利用至少两种所述检测方式分别对样本图像中植物的叶片的不同部位进行检测得 到。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用至少两种检测方式分别对所述目 标图像中目标植物的叶片的不同部位进行检测， 得到所述目标植物的至少两种第一叶片数 量， 包括： 利用叶尖目标检测模型、 叶片语义分割模型和骨架提取处理中的至少两种检测方式分 别对所述目标图像中目标植物的叶片的不同部位进行检测， 得到所述目标植物的至少两种 第一叶片数量； 其中， 所述叶尖目标检测模型和所述叶片语义分割 模型分别依据 所述样本图像训练得 到。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 利用所述叶片语义分割模型对所述目标图 像中目标植物的叶片数量进行检测， 得到所述目标植物的第一叶片数量， 包括： 获取单所述叶片的叶片区域对应的像素 数量； 将所述目标图像转变为二值图； 其中， 所述二值图中所述叶片区域显示为第 一像素值， 所述二值图中除所述叶片区域之外的其 他区域显示 为第二像素值； 确定出所述二值图中第一像素值的总像素 数量； 将所述总像素 数量与所述像素 数量的比值， 作为所述目标植物的第一叶片数量。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 利用所述骨架提取处理对所述目标图像中 目标植物的叶片数量进行检测， 得到所述目标植物的第一叶片数量， 包括： 将所述目标图像转变为 二值图； 对所述二值图中的所述第 一像素值的像素进行腐蚀处理， 得到由单个所述第 一像素值 的像素形成的骨架； 拟合所述骨架中的像素 得到直线； 将所述直线的数量作为所述目标植物的第一叶片数量。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述将所述目标图像输入叶尖目标检测 模型之前， 还 包括： 获取拍摄植物得到的样本 图像； 其中， 所述样本 图像具有与所述植物上叶片对应的参 照叶尖边界框； 将所述样本图像输入待训练的叶尖目标检测模型， 得到检测结果； 基于所述检测结果与所述参照叶尖边界框， 训练所述待训练的叶尖目标检测模型， 以 得到训练完成的叶尖目标检测模型。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述将所述目标图像输入叶片语义分割 模型之前， 还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512270 A 2获取拍摄植物得到的样本 图像； 其中， 所述样本 图像具有与所述植物上叶片对应的参 照像素标注； 将所述样本图像输入待训练的叶尖目标检测模型， 得到检测结果； 基于所述检测结果与所述参照像素标注， 训练所述叶片语义分割模型， 以得到训练完 成的叶片语义分割模型。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述将至少两种所述第 一叶片数量输入 数量回归 模型之前， 还 包括： 获取拍摄植物得到的样本 图像； 其中， 所述样本 图像具有所述植物上叶片的参照叶片 数量； 利用至少两种检测方式分别对所述样本图像中植物的叶片的不同部位进行检测， 得到 所述目标植物的至少两种第二叶片数量； 将至少两种所述第二叶片数量输入待训练的数量回归 模型， 得到检测结果； 基于所述检测结果与所述参照叶片数量， 训练所述待训练的数量回归模型， 以得到训 练完成的数量回归 模型。 8.一种叶片数量检测装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取拍摄目标植物得到的目标图像； 第一叶片数量检测模块， 用于利用至少两种检测方式分别对所述目标图像中目标植物 的叶片的不同部位进行检测， 得到所述目标植物的至少两种第一叶片数量； 目标叶片数量检测模块， 用于将至少两种所述第一叶片数量输入数量回归模型， 得到 所述目标植物的目标叶片数量； 其中， 所述数量回归模型依据至少 两种第二叶片数量训练 得到， 至少两种所述第二叶片数量为利用至少两种所述检测方式分别对样本图像中植物的 叶片的不同部位进行检测得到 。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总线， 其中， 所述 处理器、 所述 通信接口以及所述存 储器通过 所述通信总线完成相互间的通信； 所述存储器， 用于存放计算机程序； 所述处理器， 用于执行存储器上所存放的程序时， 实现如权利要求1 ‑7任一项所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有指令， 当由一个或多个处理器 执行时， 使得 所述处理器执行如权利要求1 ‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512270 A 3