公开(公告)号：CN115861686A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211461290.0

申请日：2022-11-17

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 陆健强 ,  刘冰琳 ,  陈平福 ,  庞俊杰 ,  香展鸿 ,  王怡超 ,  万芸宁 ,  曾昭栩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及智慧农业领域，涉及基于边缘深度学习的荔枝关键生长期识别检测方法及系统，其方法包括：采集荔枝在不同生长时期的图像，构建数据集，并分为训练集和验证集；构建改进的Mask‑RCNN神经网络模型作为荔枝生长期检测模型；以训练集的样本图像作为输入，对神经网络模型进行迁移训练，采用验证集对其进行验证，得到训练权重w的荔枝生长期检测模型；将待检测的图像输入到荔枝生长期检测模型中，根据权重识别荔枝的生长期阶段；根据荔枝生长期检测模型的输出结果来判断该模型可行性，从而部署到果园中，进行荔枝生长期的识别。本发明将深度学习和机器视觉应用于荔枝关键生长期检测，降低了主观因素的干扰及提高了荔枝各生长期的检测精度。