(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 202211300097.9 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 西昌学院 地址 615000 四川省凉山彝族自治州西昌 市安宁镇学府路1号 (72)发明人 杜正聪　黎安庆　曾陈萍　李军　 邱云　殷晓娟　王琴　李松　 曹学义　 (74)专利代理 机构 四川北新 律师事务所 513 66 专利代理师 李琳 (51)Int.Cl. A24B 3/10(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/20(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 烟叶烘烤控制方法、 装置、 电子设备及可读 存储介质 (57)摘要 本发明公开了烟叶烘烤控制方法、 装置、 电 子设备及可读存储介质， 包括： 搭建待训练的改 进性多尺度resnet ‑34残差网络； 收集烟叶及烤 房的原始数据， 预设采样周期； 过滤烟叶图像， 剔 除局部高亮的数据单例； 将烟叶图像与含水率的 集合结合 以温湿度为标签值构建结构化的训练 数据集； 采用训练数据集对改进性多尺度 resnet‑34残差网络进行迭代训练， 得到训练后 的改进性多尺度resnet ‑34残差网络； 将待烘烤 控制的当前的烟叶图像、 温度湿度数据及含水率 数据输入至训练后的改进 性多尺度resnet ‑34残 差网络， 得到烘烤过程中温湿度控制信号。 本发 明的有益效果： 逻辑简单、 无需人工标注训练样 本、 识别控制可靠 。 权利要求书3页 说明书6页 附图5页 CN 115462550 A 2022.12.13 CN 115462550 A 1.烟叶烘烤 控制方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 搭建待训练的改进性多尺度resnet ‑34残差网络， 并预设迭代阈值， 并添加损失函数； 收集烟叶及烤房的原始数据， 并预设采样周期； 所述原始数据包括烟叶图像、 温度湿度 数据及含水率数据； 过滤烟叶图像， 并剔除局部高亮的数据单例； 将烟叶图像与含水率的集 合结合并以温湿度为标签值构建结构化的训练数据集； 采用训练数据集对改进性多尺度resnet ‑34残差网络进行迭代训练， 得到训练后的改 进性多尺度resnet ‑34残差网络； 将待烘烤控制的当前的烟叶图像、 温度湿度 数据及含水率数据输入至训练后的改进性 多尺度resnet ‑34残差网络， 得到烘烤过程中的温湿度控制信号。 2.根据权利要求1所述的烟叶烘烤控制方法， 其特征在于， 所述含水率数据的表达式 为： 其中，  表示烘烤初始状态烟叶重量， 表示烘烤过程烟叶实时重量， 表示含水 率。 3.根据权利要求1所述的烟叶烘烤控制方法， 其特征在于， 所述改进性多尺度resnet ‑ 34残差网络由第一支路、 第二支路、 第三支路、 第四支路和全连接层组成； 所述第一支路由 依次连接的第一卷积层、 第二卷积层、 第三卷积层和第一平均池化层组成； 所述第二支路由 第四卷积层、 第五卷积层、 第六卷积层、 第七 卷积层、 第八卷积层、 第九卷积层、 第十卷积层、 第十一卷积层和第二平均池化层组成； 所述第三支路由第十二卷积层、 第十三卷积层、 第十 四卷积层、 第十五卷积层、 第十六卷积层、 第十七卷积层、 第十八卷积层、 第十九卷积层、 第 二十卷积层、 第二十一卷积层、 第二十二卷积层、 第二十三卷积层和第三平均池化层组成； 第四支路由第二十四卷积层、 第二十五卷积层、 第二十六卷积层、 第二十七卷积层、 第二十 八卷积层、 第二十九卷积层和第四平均池化层组成； 所述第四卷积层的输入与第 一卷积层的输出连接； 所述第十二卷积层的输入与第九卷 积层和第十一卷积层连接； 所述第二十四卷积层的输入与二十一卷积层和 第二十三卷积层 连接； 所述第一平均池化层、 第二平均池化层、 第三平均池化层和 第四平均池化层的与全连 接层连接； 任一卷积层后串联 连接有BN层和RELU层。 4.根据权利要求1或3所述的烟叶烘烤控制方法， 其特征在于， 所述损 失函数的表达式 为： 其中， 表示计算结果， 表示标签数据； 所述cosh （ ） 表示双曲余弦函数。 5.根据权利要求4所述的烟叶烘烤控制方法， 其特征在于， 采用训练数据集对改进性多 尺度resnet ‑34残差网络进行迭代训练， 当连续两次的损失变化值低于迭代阈值， 则停止收 敛训练， 得到训练后的改进性多尺度resnet ‑34残差网络 。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115462550 A 26.根据权利要求1所述的烟叶烘烤 控制方法， 其特 征在于， 还 包括： 采用局部高亮判定算法进行高亮判断， 其包括： 将烟叶图像划分为 个网格； 求得任一网格的亮度值 ， 其表达式为： 其中， 分别表示该网格内的像素值， 分别表示该网格的宽度和高度； 求得整张烟叶 图像的平均亮度值 ， 其表达式为： 预设亮度差阈值 ； 若 ， 则该烟叶 图像中存在高亮度区域。 7.一种烟叶烘烤 控制的装置， 其特 征在于， 包括： 网络搭建模块， 搭建待训练的改进性多尺度resnet ‑34残差网络， 并预设迭代阈值， 并 添加损失函数； 原始数据采集模块， 收集烟叶及烤房的原始数据， 并预设采样周期； 所述原始数据包括 烟叶图像、 温度湿度数据及含水率数据； 图像预处理模块， 与原始数据采集模块连接， 过滤烟叶图像， 并剔除局部 高亮的数据 单 例； 训练数据集模块， 与图像预处理模块和原始数据采集模块连接， 将烟叶图像与含水率 的集合结合并以温湿度为标签值构建结构化的训练数据集； 训练模块， 与网络搭建模块和训练数据集模块连接， 采用训练数据集对改进性多尺度 resnet‑34残差网络进行迭代训练， 得到训练后的改进性多尺度resnet ‑34残差网络； 控制模块， 与训练模块连接， 将待烘烤控制的当前的烟叶图像、 温度湿度 数据及含水率 数据输入至训练后的改进性多尺度resnet ‑34残差网络， 得到烘烤过程中的温湿度控制信 号。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的 计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所 述的烟叶烘烤 控制方法。 9.一种可读存储介质， 其存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时， 实现权利要求1至 6任一项所述的烟叶烘烤 控制方法的步骤。 10.一种烟叶烘烤装置， 其特征在于， 采用权利要求1至6任一项所述的烟叶烘烤控制方 法； 所述烟叶烘烤装置包括： 透明材质的装烟室 （1） ， 设置在 装烟室 （1） 内的加热室 （2） ， 设置 在装烟室 （1） 的顶部的上支架 （15） ， 开设在装烟室 （1） 上、 且与加热室 （2） 连通的数个风口 （6） ， 设置在加热室 （2） 的中部的隔板 （4） ， 镶嵌在隔板 （4） 上的热风循环机 （3） ， 开设在加热权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115462550 A 3