[发明专利]基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202110690555.3 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113326925A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 李君;林嘉铨;吴俊鹏;付兰慧;凌广鑫;陈盈宜;张文宇;王涛;贾宇航 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质，该方法包括构建卷积神经网络模型；获取花期花朵图像并构建数据集；训练卷积神经网络模型；进行验证并调整当前卷积神经网络的参数；选取最终的花量统计模型并进行预测。本发明采用基于密度图的花量统计方法，而非传统人工计数，可实现快速准确统计花量；使用不同大小的卷积核的子网络适应花朵分辨率大小尺度不同的情况，使模型在不同形态的花量统计下更加具鲁棒性；相比现有发明，本发明提升了模型在计数高密度花量时的精度，同时相比目标检测方法，该技术不需要精确的边界框大小和精准的边界框位置，提升了模型的专一性，输出更快的密度图和计数结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 密度 回归 卷积 神经网络 统计 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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