公开(公告)号：CN110659694A

公开(公告)日：2020-01-07

申请号：CN201910921591.9

申请日：2019-09-27

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 高俊祥 ,  程运江 ,  王建勇 ,  李吟阁

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的柑橘果蒂的检测方法，属于农业信息工程技术领域。本发明采用深度学习方法进行果蒂检测，构建网络模型以及检测流程，检测出果蒂的精准位置，虽然训练过程需要采集大量样本并花费比较长的时间进行训练，但是当训练完成后实际的检测过程计算量比较小，检测效率和准确率都适合在线系统的需求。本发明基于图像和机器学习技术提出了自动检测柑橘果蒂的方法，解决了柑橘自动整齐装箱和贴标签的关键技术。经过原型实现和仿真测试，证明本发明设计的方法实际可行且发挥了果蒂检测的功能。

公开(公告)号：CN110659694B

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN201910921591.9

申请日：2019-09-27

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 高俊祥 ,  程运江 ,  王建勇 ,  李吟阁

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的柑橘果蒂的检测方法，属于农业信息工程技术领域。本发明采用深度学习方法进行果蒂检测，构建网络模型以及检测流程，检测出果蒂的精准位置，虽然训练过程需要采集大量样本并花费比较长的时间进行训练，但是当训练完成后实际的检测过程计算量比较小，检测效率和准确率都适合在线系统的需求。本发明基于图像和机器学习技术提出了自动检测柑橘果蒂的方法，解决了柑橘自动整齐装箱和贴标签的关键技术。经过原型实现和仿真测试，证明本发明设计的方法实际可行且发挥了果蒂检测的功能。