公开(公告)号：CN118366139A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410610733.0

申请日：2024-05-16

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 吴擎 ,  韦润轩 ,  周乐

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5模型的轻量化鲜茶叶识别方法，包括以下步骤：S1、获取实验室环境和自然环境下的鲜茶叶图像；S2、对步骤S1中获得的鲜茶叶图像进行人工标注，得到鲜茶叶数据集，并按照数量比为8:2的比例随机划分为训练集和测试集；S3、应用多种数据增强方法对鲜茶叶数据集进行扩充处理，以获得更多的样本数据；S4、搭建基于改进YOLOv5模型的多场景鲜茶叶目标检测模型；S5、训练改进YOLOv5模型；S6、对训练完成后的改进YOLOv5进行测试与评价。本发明涉及鲜茶叶识别的技术领域。本发明可以实现多场景下鲜茶叶目标的精准识别，减少了误检、漏检概率，提升了模型的检测精度，增强了模型的泛化能力，对茶叶智能化采摘和茶产业的发展有着重要的现实意义。

公开(公告)号：CN118334522A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410523682.8

申请日：2024-04-28

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  吴擎 ,  周乐 ,  谢静 ,  王博韬 ,  石昊天 ,  王晨光 ,  雷安

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V10/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/88

Abstract: 本发明公开了基于一种低空遥感的高通量大田作物小区自动提取方法及装置。本发明首先通过无人机拍摄获取苗期高清遥感影像，然后将这些图像经过无人机影像处理软件拼接为具有地理坐标的DOM影像，选定提取区域，所选区域影像经过裁剪、划分、数据转化等处理，以获取作物各小区的划分检测框。在划分环节，本发明在搜素小区行向间隙时采用了植被指数分割结合滤波的处理方法，并引入自适应傅里叶变换用于抵抗草害的影响，在搜索小区间列向间隙时采用以两端苗列等距推算地块各个苗列再根据能量累加图进行修正的方法来提高列向切分时的准确率。本发明为大田小区的高通量提取提供了一种有效的技术途径。