СИСТЕМА И СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ

1. Система (100) для обнаружения болезней растений, включающая:
интерфейсный модуль (110), сконфигурированный для получения изображения (10) растения, изображение (10), включающее визуальное представление (11) как минимум одного элемента (1) растения;
модуль нормализации цвета (120), сконфигурированный для применения метода константности цветовосприятия к полученному изображению (10) для получения нормализованного по цвету изображения;
извлекающий модуль (130), сконфигурированный для извлечения одной или нескольких частей (11е) изображения из нормализованного по цвету изображения, причем извлеченные части (11е) изображения касаются как минимум одного элемента (1) растения;
фильтрующий модуль (140), сконфигурированный:
для распознавания одного или нескольких кластеров (с С1 по Cn) по одному или нескольким визуальным признакам во множестве цветовых каналов, в пределах извлеченных частей (11е) изображения, причем каждый кластер связан с частью элемента растения, демонстрирующей характеристики болезни растения, и разные болезни связаны с разными цветовыми каналами; и
для фильтрования одного или нескольких подходящих участков из распознанных одного или нескольких кластеров (с С1 по Cn) в соответствии с заданным порогом путем применения наивного классификатора Байеса, который обучен путем применения многоцветных каналов в качестве признаков, причем наивный классификатор Байеса моделирует статистику визуальных признаков, которые всегда присутствуют на изображении пораженного растения, указывая на конкретную болезнь, и, в случае, если подходящий участок не определен, для многократного повторения фильтрования с применением как минимум дополнительного заданного порога, причем дополнительный заданный порог (504) является менее ограничивающим, чем заданный порог (503), и, в случае, если подходящий участок все равно не определен с применением заданных порогов, для определения кластера с наивысшей вероятностью как подходящего участка; и
модуль (150) диагностики болезней растений, сконфигурированный:
для извлечения с применением статистического заключения из каждого подходящего участка (С4, С5, С6, Cn) одного или нескольких визуальных признаков для определения для каждого подходящего участка одного или нескольких признаков вероятности, указывающих на конкретную болезнь; и
для вычисления степени уверенности (CS1) для конкретной болезни путем оценки всех определенных признаков вероятности подходящих участков (С4, С5, С6, Cn) для принятия классифицирующего решения для одной или нескольких болезней.
2. Система (100) по любому из предыдущих пунктов, отличающаяся тем, что способ статистического заключения выполняет извлечение дескрипторов и классификаторов из каждого подходящего участка и применяет технологии машинного обучения для определения одного или нескольких признаков вероятности.
3. Система (100) по любому из предыдущих пунктов, отличающаяся тем, что способ статистического заключения выполняет извлечение визуального признака из каждого подходящего участка при помощи архитектуры конволюционной нейронной сети и применяет технологии глубокого обучения для определения одного или нескольких признаков вероятности.
4. Система (100) по любому из предыдущих пунктов, отличающаяся тем, что статистику визуальных признаков представляет собой статистику цветового изображения, взятую из одного выбранного цветового канала или комбинации цветовых каналов, выбранных из группы: Lab, Mean ab, RGB, HSI, Norm rgb, CMYK и XYZ.
5. Система (100) по любому из предыдущих пунктов, отличающаяся тем, что характеристики болезни растения для группирования фильтрующим модулем (140) распознаются с использованием выбранного параметра сегментации или комбинации параметров сегментации, выбранных из групп визуальных признаков, включающих один или несколько цветовых каналов, и визуальных текстурных признаков, и признаков конфигурации, включающих количество кластеров, процент выборки для пораженных кластеров, необходимость иерархического группирования или уменьшения площади листа до кластера.
6. Система (100) по любому из пп. 2-5, отличающаяся тем, что для извлечения признака из подходящих участков выбранный дескриптор или комбинацию дескрипторов выбирают из группы, включающей:
- среднее значение и отклонение каналов цветовых координат, где каналами могут быть L, a, b, Н, S, L, R, G, В и специально предназначенные цветовые каналы или каналы оппонентных цветов;
- столбчатый дескриптор каналов цветовых координат, где каналами могут быть L, a, b, Н, S, L, R, G, В и специально предназначенные цветовые каналы или каналы оппонентных цветов; и
- LBP-дескриптор текстуры каналов цветовых координат, где каналами могут быть L, a, b, Н, S, L, R, G, В и специально предназначенные цветовые каналы или каналы оппонентных цветов.
7. Система (100) по пп. 2-6, отличающаяся тем, что для извлечения признака из подходящих участков выбранный классификатор или комбинацию классификаторов выбирают из групп, к которым относятся: выбранные классификаторы, включая метод опорных векторов, Ada boost и нейронную сеть, и композиции классификаторов, включая случайный лес и Bagging.
8. Система (100) по любому из предыдущих пунктов, отличающаяся тем, что одним или несколькими визуальными признаками для группирования являются дескрипторы цвета или дескрипторы текстуры, выбранные из группы, к которой относятся:
- Локальное среднее значение и отклонение цветового канала L,a,b,H,S,R,G или В;
- Локальная цветовая гистограмма цветового канала L,a,b,H,S,R,G или В;
- Гистограмма "локальное отображение оппонентного цвета"; - Дескриптор локального бинарного шаблона (LBP) по каналам L,a,b,H,S,R,G или В;
- Единый дескриптор LBP по каналам L,a,b,H,S,R,G или В;
- Единый дескриптор LBP по отображению LOC;
- DSIFT-подобный дескриптор по каналам L,a,b,H,S,R,G или В;
- Расширенный банк цветных фильтров LINC и SLINC; и
любой из предыдущих дескрипторов, количественно выражаемых и кодируемых в визуальных словах.
9. Выполняемый компьютером способ (1000) обнаружения болезней растений, включающий:
получение (1100) изображения (10) растения, причем изображение включает визуальное представление (11) как минимум одного элемента (1) растения;
применение (1200) метода константности цветовосприятия к полученному изображению (10) для создания нормализованного по цвету изображения (10 cn);
извлечение (1300) одной или нескольких частей изображения из нормализованного по цвету изображения (10vn), причем извлеченные части изображения относятся к как минимум одному элементу (1) растения;
распознавание (1500) кластеров (с С1 по Cn) по цветовым каналам в пределах извлеченных частей изображения, причем каждый кластер связан с частью элемента растения, демонстрирующей характеристики болезни растения, и разные болезни связаны с разными цветовыми каналами;
фильтрование (1600) распознанных кластеров (с С1 по Cn) в соответствии с заданным порогом путем применения наивного классификатора Байеса, который обучен путем применения многоцветных каналов в качестве признаков, причем наивный классификатор Байеса моделирует статистику визуальных признаков, которые всегда присутствуют на изображении пораженного растения, указывая на конкретную болезнь, заданного порога, сконфигурированного для определения одного или нескольких подходящих участков (С4, С5, С6, Cn), причем заданный порог определяет процент обнаруженных частей элемента растения для классификации в качестве подходящих участков, демонстрирующих характеристики болезни растения;
в случае, если подходящий участок не определен, многократное повторение этапа фильтрования (1600) с применением как минимум дополнительного заданного порога, причем дополнительный заданный порог (504) является менее ограничивающим, чем заданный порог (503);
в случае, если подходящий участок все равно не определен, определение кластера с наивысшей вероятностью как подходящего участка;
извлечение (1700) из каждого подходящего участка (С4, С5, С6, Cn) одного или нескольких визуальных признаков через соответствующие дескрипторы и классификаторы для определения путем применения технологий машинного обучения для каждого подходящего участка одного или нескольких признаков вероятности, указывающих на конкретную болезнь; и
вычисление (1800) степени уверенности для конкретной болезни путем оценки всех определенных признаков вероятности подходящих участков для принятия классифицирующего решения для одной или нескольких болезней.
10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что также включает:
перед распознаванием (1500) применение (1400) метода константности цветовосприятия к одной или нескольким извлеченным частям изображения для нормализации по цвету одной или нескольким извлеченных частей изображения.
11. Способ по любому из пп. 9-10, отличающийся тем, что разные болезни растений связаны с разными характеристиками изображения-болезни, и тем, что распознавание (1500) также включает:
группирование (1510) извлеченных частей изображения по болезням растений в соответствии с распознанными характеристиками изображения-болезни.
12. Способ по любому из пп. 9-11, отличающийся тем, что также включает:
определение (1660), включают ли распознанные подходящие участки как минимум один подходящий участок, который превышает средний размер распознанных подходящих участков более, чем на размер заданного порога, и если как минимум один подходящий участок включен, то повторение этапов распознавания (1500) и фильтрования (1600) как минимум для одного подходящего участка.
13. Компьютерный программный продукт для обнаружения болезней растений, включающий инструкции, которые, будучи загруженными в память управляющей системы и выполняемыми как минимум одним процессором управляющей системы, вызывают выполнение управляющей системой этапов способа по любому из пп. 9-12.