[发明专利]一种基于卷积神经网络的果实生长形态视觉辨识方法有效
| 申请号： | 202111067533.8 | 申请日： | 2021-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN113837039B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 吕继东;许浩;徐黎明;李文杰;邹凌;戎海龙;杨彪;马正华 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06V20/68 | 分类号： | G06V20/68;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 王美华 |
| 地址： | 213164 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及卷积神经网络技术领域，涉及一种基于卷积神经网络的果实生长形态视觉辨识方法，包括以下步骤：S1、图像采集：采集果园不同形态的果实图像，并对图像进行标注；S2、图像增强：将采集到的图像进行数据增强以扩充数据集；S3、搭建卷积神经网络模型；S4、使用SGD优化器对网络参数进行优化；S5、使用训练完的最优模型对测试集进行检测，给出每个目标的预测框、类别和置信度。本发明基于深度学习技术提出了果实生长形态的辨识方法，该方法与Faster‑RCNN、YOLO算法相比，有更高的识别准确率和更快的识别速度，同时模型参数量也更少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 果实 生长 形态 视觉 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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