МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ЗЕРНА

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
захватывают изображение насыпи зерна;
применяют выделитель признаков к изображению, чтобы определять признак насыпи зерна в изображении;
для каждого из множества различных местоположений выборки в изображении определяют, на основе признака насыпи зерна в местоположении выборки, балл классификации для представления классификации материала в местоположении выборки; и
выводят сигнал, указывающий качество насыпи зерна из изображения, на основе совокупности баллов классификации различных местоположений выборки.
2. Способ по п. 1, содержащий этап, на котором применяют множество выделителей признаков к изображению, чтобы определять множество признаков насыпи зерна в изображении, при этом балл классификации для представления классификации материала в местоположении выборки основан на множестве признаков насыпи зерна в местоположении выборки.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
сегментируют изображение на сегменты, определенные посредством предполагаемых границ индивидуальных элементов насыпи зерна;
определяют признак каждого сегмента, при этом балл классификации для представления классификации материала в каждом местоположении выборки дополнительно основан на признаке каждого сегмента в каждом местоположении выборки.
4. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
сегментируют изображение на сегменты, определенные посредством предполагаемых границ индивидуальных элементов насыпи зерна;
применяют множество выделителей признаков к каждому из сегментов, чтобы определять множество признаков для каждого сегмента, при этом балл классификации для представления классификации материала в каждом местоположении выборки дополнительно основан на множестве признаков каждого сегмента в каждом местоположении выборки.
5. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
для каждого из множества различных местоположений выборки в изображении определяют, на основе признака насыпи зерна в местоположении выборки, балл классификации для представления второй классификации материала в местоположении выборки; и
выводят сигнал, указывающий качество насыпи зерна из изображения, на основе совокупности баллов классификации для представления второй классификации в каждом из местоположений выборки.
6. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
применяют множество выделителей признаков к изображению, чтобы определять множество признаков насыпи зерна в изображении;
для каждого из множества различных местоположений выборки в изображении определяют, на основе множества признаков насыпи зерна в местоположении выборки, балл классификации для представления второй классификации материала в местоположении выборки, при этом сигнал, указывающий качество насыпи зерна изображения, основан на совокупности баллов классификации для представления второй классификации материала в каждом из местоположений выборки.
7. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором выводят сигнал, указывающий уровень достоверности в сигнале, указывающем качество насыпи зерна из изображения.
8. Способ по п. 1, при этом классификация материала выбирается из группы классификаций материала, состоящей из: чистого зерна, дробленого зерна, легких примесей в зерне, тяжелых примесей в зерне и необмолоченного зерна.
9. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором применяют функцию калибровки к совокупности баллов классификации, чтобы определять процентное отношение по весу классификации для изображения, при этом сигнал основан на определенном процентном отношении по весу классификации для изображения.
10. Способ по п. 1, при этом сигнал основан на времени или взвешенном фильтре потока материала для множества из совокупности баллов классификации для классификации из множества изображений насыпи зерна.
11. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором автоматически регулируют рабочие настройки уборочной машины на основе сигнала.
12. Компьютерно-читаемый носитель, содержащий программную логику, чтобы инструктировать процессору:
принимать сигналы, соответствующие захваченному изображению насыпи зерна;
применять выделитель признаков к изображению, чтобы определять признак насыпи зерна в изображении;
для каждого из множества различных местоположений выборки в изображении определять, на основе признака насыпи зерна в местоположении выборки, балл классификации для представления классификации материала в местоположении выборки; и
выводить сигнал, указывающий качество насыпи зерна из изображения, на основе совокупности баллов классификации для представления классификации материала в каждом из различных местоположений выборки.
13. Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика дополнительно сконфигурирована, чтобы инструктировать процессору:
сегментировать изображение на сегменты, определенные посредством предполагаемых границ индивидуальных элементов насыпи зерна;
применять выделитель признаков к сегментам, чтобы определять признак каждого сегмента, при этом балл классификации для представления классификации материала в местоположении выборки дополнительно основан на признаке каждого сегмента в местоположении выборки.
14. Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика дополнительно должна инструктировать процессору:
сегментировать изображение на сегменты, определенные посредством предполагаемых границ индивидуальных элементов насыпи зерна;
применять множество выделителей признаков к каждому из сегментов, чтобы определять множество признаков для каждого сегмента, при этом балл классификации для представления классификации материала в местоположении выборки дополнительно основан на множестве признаков каждого сегмента в местоположении выборки.
15.Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика дополнительно должна инструктировать процессору:
для каждого из множества различных местоположений выборки в изображении определять, на основе признака насыпи зерна в местоположении выборки, балл классификации для представления второй классификации материала в местоположении выборки; и
выводить сигнал, указывающий качество насыпи зерна из изображения, на основе совокупности баллов классификации для представления второй классификации материала в каждом из местоположений выборки.
16. Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика дополнительно должна инструктировать процессору:
применять множество выделителей признаков к изображению, чтобы определять множество признаков насыпи зерна в изображении; и
для каждого из множества различных местоположений выборки в изображении определять, на основе множества признаков насыпи зерна в местоположении выборки, балл классификации для представления второй классификации материала в местоположении выборки, при этом сигнал, указывающий качество насыпи зерна изображения, основан на совокупности баллов классификации для представления второй классификации материала в каждом из местоположений выборки.
17. Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика должна дополнительно инструктировать процессору применять функцию калибровки к совокупности баллов классификации, чтобы определять процентное отношение по весу классификации материала для изображения, при этом сигнал основан на определенном процентном отношении по весу классификации материала для изображения.
18. Компьютерно-читаемый носитель по п. 1, при этом сигнал основан на времени или взвешенном фильтре потока материала множества из совокупности баллов классификации для классификации из множества изображений.
19. Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика дополнительно должна инструктировать процессору выводить сигнал, указывающий уровень достоверности в сигнале, указывающем качество насыпи зерна изображения.
20. Компьютерно-читаемый носитель по п. 12, при этом программная логика дополнительно должна инструктировать процессору выводить сигнал, указывающий неопределенность в сигнале, указывающем качество насыпи зерна изображения.