[发明专利]一种基于改进YOLOX的粮食不完善粒检测和计数方法

权利要求书

1.一种基于改进YOLOX的粮食不完善粒检测和计数方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集不同密集程度单层随机排布的粮食不完善籽粒原始RGB图像，并根据虫蚀粒、病斑粒、破损粒、生芽粒、生霉粒和完善粒进行框选分类标记，建立原始图像数据集；

S2、构建融合注意力模块的改进YOLOX网络模型框架，将原始图像数据集输入至所述改进YOLOX网络模型，确定所述改进YOLOX网络模型的学习参数；

S3、基于所述改进YOLOX网络模型的学习参数，对存在交错特征的颗粒总计数进行修正，得到粮食不完善粒的检测模型；

S4、基于所述粮食不完善粒检测模型，根据待检测的粮食不完善粒实物图片或者视频，实现对待检测的粮食不完善粒的检测，得到各类不完善粒的计数结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOX的粮食不完善粒检测和计数方法，其特征在于，所述的S2中构建融合注意力模块的改进YOLOX网络模型框架，包括：

将YOLOX模型分解为Backbone网络、FPN网络、PAN网络和Head网络；

将Backbone网络中的Darknet53替换为CSPDarknet；

将Backbone网络中获得的三个特征层Feat1、Feat2和Feat3后分别添加CBAM注意力模块；

将FPN网络中经过上采样后的特征层后添加CBAM注意力模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOX的粮食不完善粒检测和计数方法，其特征在于，所述的S3中对存在交错特征的颗粒总计数进行修正，修正方法如下：

将改进YOLOX网络模型检测得到颗粒检测结果的坐标逐一计算Iou，Iou表示两个框重叠程度,如果IoU＞0.8，则认为出现交错特征现象，则将检测总数减一，

公式中分子部分表示预测框与真实框的交叉部分面积大小，分母部分表示预测框加上真实框所占的面积大小。