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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
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。
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