[发明专利]基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法在审
| 申请号： | 202211107167.9 | 申请日： | 2022-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN115512106A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 王俊;李柏燎;韦真博;杜冬冬;王永维 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法，其步骤为：S1.使用RGB相机采集田间茶园图像，并对所述图像中的茶陇进行标注，制作茶园图像数据集。S2.设计基于深度学习的茶陇图像分割模型，利用步骤S1所述茶园数据集对模型进行训练直至模型收敛。根据所述图像分割模型，输入RGB相机采集原始图像，输出图像中所包含的茶蓬中心线和茶园区域分割图像。S3.根据步骤S2所述茶蓬中心线和茶园区域分割图像，计算茶蓬深度分布特征，并将其映射于茶园区域分割图像中，完成茶蓬深度分布的检测。本发明能够识别茶陇中茶蓬区域的深度分布，具有较高的检测准确度以及较好的田间适用性，能够应用在茶园智能农业装备导航中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 计算机 视觉 深度 学习 分布 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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