[发明专利]基于轻量级优化Yolo v4的茶叶病害识别方法及系统在审
| 申请号： | 202111663816.9 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN114359727A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 孙道宗;刘欢;丁郑;刘锦源;谢家兴;王卫星 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/36;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 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轻量级优化Yolo v4的茶叶病害识别方法及系统，所述方法包括：采集茶叶病害图片，经预处理后作为训练Yolo v4模型的数据集；对Yolo v4模型中的特征提取主干模块和特征提取融合模块进行轻量级优化，获取优化后的Yolo v4模型；利用训练Yolo v4模型的数据集对优化后的Yolo v4模型进行训练和验证，获取识别茶叶病害的最优Yolo v4模型；利用得到的最优Yolo v4模型对茶叶病害图像进行识别。通过本发明有效减少了原始Yolo v4网络模型庞大的参数量和模型体积，并提升了茶叶病害目标的检测效率和识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轻量级 优化 yolo v4 茶叶 病害 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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