[发明专利]基于深度神经网络的水果检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110737328.1 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113313708B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 江明;徐印赟;吴云飞;刘富春;卢志远 | 申请（专利权）人： | 安徽工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司 34107 | 代理人： | 钟雪 |
| 地址： | 241000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度神经网络的水果检测方法，包括如下步骤：S1、相机采集图像，所述图像中包含至少一个目标物体；S2、将采集到的图像输入神经网络，神经网络输出含有检测框的目标物体及其置信度得分；S3、检测并删除图像中各目标物体的冗余检测框，剩余检测框内的图像即为目标物体图像。YOLOv4‑SPP2模型融合神经网络特征图多尺度信息，从而提高了目标尺度变化大和小目标检测的精确度，通过本发明提供的Greedy‑Confluence的边界框抑制算法来提高遮挡、重叠物体的检测精度，提高了复杂环境下的水果检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 水果 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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