公开(公告)号：CN119418266A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411435894.7

申请日：2024-10-15

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 谢家兴 ,  陈绍楠 ,  李君 ,  刘警斌 ,  陈雅忠 ,  高群鹏 ,  吴家涛 ,  罗帆 ,  李宗鸿 ,  邓钲奇

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv6的荔枝病虫害检测方法、检测平台及终端，包括：拍摄采集病虫害图片，并对图片进行标注构建训练所需的真实果园场景下的荔枝病虫害数据集，使用数据增强技术对数据集进行数据增强处理；使用处理后的数据集在pytorch框架上训练改进的YOLOV6模型，通过调参得到训练好的荔枝病虫害检测pt模型；采集荔枝植物图片输入训练好的荔枝病虫害检测pt模型得到荔枝病虫害检测结果；将训练后的pt模型转为通用的onnx模型，并进行模型裁剪，再转化为rknn模型并进行ptq量化，将模型从float32类型量化为int8类型，在嵌入式设备上调用模型推理的API接口，将模型部署在检测平台上。