[发明专利]一种玉米果穗破损检测方法有效
| 申请号： | 201910212339.0 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN110060233B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 韩科立;韩增德 | 申请（专利权）人： | 中国农业机械化科学研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 梁挥;尚群 |
| 地址： | 100083 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种玉米果穗破损检测方法，包括如下步骤：获取训练集图片及其标签，并用所述标签对所述训练集图片和真实图片进行标注，所述训练集图片包括合成图片和真实图片，所述标签包括目标参数和目标所属类别的数字；修改网络结构，重新聚类计算先验框，使用标注后的所述训练集图片进行检测模型的训练，并用标注后的所述真实图片精调所述检测模型的参数；以及目标检测，用训练好的检测模型对玉米果穗图片进行破损检测，以通过算法预测得到图片中破损的玉米果穗位置及数量。本发明是一种基于深度学习的玉米果穗破损检测方法，用于解决机收复杂场景下实时检测玉米果穗破损的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 玉米 果穗 破损 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种玉米果穗破损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、获取训练集图片及其标签，并用所述标签对所述训练集图片和真实图片进行标注，所述训练集图片包括合成图片和真实图片，所述标签包括目标参数和目标所属类别的数字；S200、修改网络结构，重新聚类计算先验框，使用标注后的所述训练集图片进行检测模型的训练，并用标注后的所述真实图片精调所述检测模型的参数；以及S300、目标检测，用训练好的检测模型对玉米果穗图片进行破损检测，以通过算法预测得到图片中破损的玉米果穗位置及数量。
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