[发明专利]一种融合果实特征与深度卷积神经网络的苹果识别方法在审
| 申请号： | 202110376545.2 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113255434A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 付蓉;刘晓洋;陈芹;张璐;曹洁;郑凯利 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 邹文玉 |
| 地址： | 223005 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种融合果实特征与深度卷积神经网络的苹果识别方法，该方法以Faster RCNN作为基础网络，通过将果实特征融入到Faster RCNN的输入层、RPN以及位置回归分支，从而实现苹果识别框架的定制，有效提高苹果识别和定位的准确率。该算法充分考虑了苹果的颜色、形状及其他特征，同时对于粘连和遮挡情况下，果实识别准确率的提高具有重要作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 果实 特征 深度 卷积 神经网络 苹果 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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