公开(公告)号：CN119206486A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411233613.X

申请日：2024-09-04

Applicant: 云南农业大学

Inventor： 李宏胥 ,  王白娟 ,  袁文霞 ,  汪泽军 ,  杨芳 ,  刘晓慧 ,  王淳 ,  肖睿 ,  郭啟聪

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了茶叶虫害识别技术领域的一种基于深度学习的茶叶虫害识别方法，包括：步骤S1、采集大量茶叶图像进行预处理后构建数据集；步骤S2、将数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络的输入模块、特征提取模块、颈部模块以及头部模块创建一茶叶虫害识别模型，设定茶叶虫害识别模型的损失函数；特征提取模块设有SCConv单元构成；颈部模块设有EMA单元；头部模块设有边界框回归层以及分类层；步骤S4、通过训练集对茶叶虫害识别模型进行训练，通过测试集对茶叶虫害识别模型进行测试，通过验证集对茶叶虫害识别模型进行验证；步骤S5、通过茶叶虫害识别模型进行茶叶虫害识别。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶虫害识别准确度。

公开(公告)号：CN119206710A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411233621.4

申请日：2024-09-04

Applicant: 云南农业大学

Inventor： 夏宇薪 ,  王白娟 ,  袁文霞 ,  王后巧 ,  王桥美 ,  刘莹 ,  周淼 ,  汪泽军 ,  张如葵

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了茶叶识别技术领域的一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶分级计数方法，包括如下步骤：步骤S1、采集大量的包含不同照明条件、不同天气条件、不同拍摄角度、不同茶叶分级的茶叶图像，对各所述茶叶图像进行预处理并构建数据集；步骤S2、基于YOLOv8n网络创建一茶叶分级计数模型，设定所述茶叶分级计数模型的损失函数为MPD I oU函数；步骤S3、通过所述数据集对茶叶分级计数模型进行训练；步骤S4、利用训练后的所述茶叶分级计数模型进行茶叶的分级和计数，输出分级计数结果。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶分级计数的准确度。