公开(公告)号：CN114359727A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111663816.9

申请日：2021-12-31

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 孙道宗 ,  刘欢 ,  丁郑 ,  刘锦源 ,  谢家兴 ,  王卫星

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/36 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级优化Yolo v4的茶叶病害识别方法及系统，所述方法包括：采集茶叶病害图片，经预处理后作为训练Yolo v4模型的数据集；对Yolo v4模型中的特征提取主干模块和特征提取融合模块进行轻量级优化，获取优化后的Yolo v4模型；利用训练Yolo v4模型的数据集对优化后的Yolo v4模型进行训练和验证，获取识别茶叶病害的最优Yolo v4模型；利用得到的最优Yolo v4模型对茶叶病害图像进行识别。通过本发明有效减少了原始Yolo v4网络模型庞大的参数量和模型体积，并提升了茶叶病害目标的检测效率和识别精度。

公开(公告)号：CN114359727B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202111663816.9

申请日：2021-12-31

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 孙道宗 ,  刘欢 ,  丁郑 ,  刘锦源 ,  谢家兴 ,  王卫星

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/36 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级优化Yolo v4的茶叶病害识别方法及系统，所述方法包括：采集茶叶病害图片，经预处理后作为训练Yolo v4模型的数据集；对Yolo v4模型中的特征提取主干模块和特征提取融合模块进行轻量级优化，获取优化后的Yolo v4模型；利用训练Yolo v4模型的数据集对优化后的Yolo v4模型进行训练和验证，获取识别茶叶病害的最优Yolo v4模型；利用得到的最优Yolo v4模型对茶叶病害图像进行识别。通过本发明有效减少了原始Yolo v4网络模型庞大的参数量和模型体积，并提升了茶叶病害目标的检测效率和识别精度。