[发明专利]一种基于迁移学习的麦穗自动识别方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的麦穗自动识别方法和系统，涉及迁移学习技术领域，所述方法包括：采集带有地面标准和未带地面标准的麦穗图像；构建基于麦穗图像的数据集；将构建的数据集输入Yolov5模型中对模型进行迁移学习和目标识别训练；将待测试图像输入训练后的Yolov5模型中实现单位面积麦穗的识别与计数。采用本发明的方法和系统，经过迁移学习的模型精度为91.10%，mAP@0.5为98.20%，应用迁移学习后的麦穗密度识别R2=0.83，在此基础上，通过MAIR特征检测算法优化了K‑means特征提取算法来改善识别精度，经过优化后的麦穗密度识别R2=0.95，单张图像的平均处理时间12.17s，模型的FPS达到111。