公开(公告)号：CN115984698A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310010754.4

申请日：2023-01-05

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李国庆 ,  李仕清 ,  郭景峰 ,  许成果

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的荔枝果实生长期识别方法，包括：1)荔枝数据集的建立，包括对数据采集、预处理、标注和划分数据集；2)对传统YOLOv5的特征提取模块、特征融合模块和下采样方式进行改进。在特征提取模块的SPPF模块后添加SimAM注意力机制。在特征融合模块中，使用轻量级卷积GSConv替代普通卷积，既保证了检测精度与速度，也降低了计算成本；将YOLOv5网络中的所有3×3的跨步卷积替换为非跨步卷积，并在非跨步卷积之后添加SPD模块用于下采样；最终由预测模块对输出的数据进行信息分析和处理，得出检测结果。本发明解决了荔枝果实生长期识别中，果实目标小、重叠、遮挡和图像模糊导致目标检测精度低的问题。

公开(公告)号：CN114266975A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111589658.7

申请日：2021-12-23

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李仕清 ,  苏钻贤 ,  陈厚彬 ,  李继平

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感图像的荔枝果实检测与计数方法，包括：采集果园果实无人机遥感图像，构建图像数据库；建立荔枝树冠分割模型，获取荔枝树冠分割结果图；建立荔枝果实检测模型，对输入的树冠分割结果图进行两个阶段检测，第一阶段检测能够对非密集果实区域进行准确检测，第二阶段能够对密集果实区域进行精准检测；分别统计非密集果实区域与密集果实区域的检测结果，得到最终的果实检测数量。本发明解决了无人机遥感图像的荔枝果实检测中，果实目标小、密集、重叠和遮挡导致目标检测精度低的问题。

公开(公告)号：CN114266975B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202111589658.7

申请日：2021-12-23

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 薛月菊 ,  李仕清 ,  苏钻贤 ,  陈厚彬 ,  李继平

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4053 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感图像的荔枝果实检测与计数方法，包括：采集果园果实无人机遥感图像，构建图像数据库；建立荔枝树冠分割模型，获取荔枝树冠分割结果图；建立荔枝果实检测模型，对输入的树冠分割结果图进行两个阶段检测，第一阶段检测能够对非密集果实区域进行准确检测，第二阶段能够对密集果实区域进行精准检测；分别统计非密集果实区域与密集果实区域的检测结果，得到最终的果实检测数量。本发明解决了无人机遥感图像的荔枝果实检测中，果实目标小、密集、重叠和遮挡导致目标检测精度低的问题。