[发明专利]一种基于深度学习后优化的葡萄果梗精准识别方法有效
| 申请号： | 202010574770.2 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111738151B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 罗陆锋;廖嘉欣;宁政通;李嘉滔;林扬扬;董钰挺;陈毓敏;陈玥彤 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/25;G06T7/00;G06T7/90;G06T7/136;G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 528231 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习后优化的葡萄果梗精准识别方法，其包括：1，采集并标注葡萄果梗图片；2，通过深度学习模型Mask R‑CNN对标注后的葡萄果梗图片进行识别，获取预识别葡萄果梗区域；3，根据预识别葡萄果梗区域，获取葡萄果梗轮廓坐标以及葡萄果梗区域坐标；4，获取葡萄果梗轮廓的H、S、V通道值以及葡萄果梗区域的H、S、V通道值；5，分别计算葡萄果梗区域的H通道平均值、S通道平均值以及V通道平均值；6，将葡萄果梗轮廓选取为种子点，基于种子点并按照区域生长准则进行区域生长。本发明可以实现在自然环境下对葡萄果梗的识别，解决自然果园场景下葡萄果梗因为光线变化、遮挡导致的难识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 优化 葡萄 精准 识别 方法 | ||
【主权项】：
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