公开(公告)号：CN114612898B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202210261258.1

申请日：2022-03-16

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 邓小玲 ,  胡宇琦 ,  杨瑞帆 ,  陆健强

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5网络的荔枝蒂蛀虫羽化率检测方法，包括：采集大量包含荔枝蒂蛀虫成虫和荔枝蒂蛀虫虫茧的图像，构建数据集；所述图像包含成虫和/或虫茧的标注；所述数据集根据预设比例分为训练集和验证集；对训练集进行聚类分析，确定目标值分布；构建改进的YOLOv5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的检测模型；将待检测的图像输入到权重为w的检测模型中，根据权重识别蒂蛀虫的生长阶段及数量；计算出蒂蛀虫羽化率。该方法可对待识别图像中所包含的成虫、虫茧及对应的数量进行准确的识别，进而可计算得出蒂蛀虫羽化率。有效减少了人力物力消耗，提高了检测准确率。

公开(公告)号：CN114612898A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210261258.1

申请日：2022-03-16

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 邓小玲 ,  胡宇琦 ,  杨瑞帆 ,  陆健强

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5网络的荔枝蒂蛀虫羽化率检测方法，包括：采集大量包含荔枝蒂蛀虫成虫和荔枝蒂蛀虫虫茧的图像，构建数据集；所述图像包含成虫和/或虫茧的标注；所述数据集根据预设比例分为训练集和验证集；对训练集进行聚类分析，确定目标值分布；构建改进的YOLOv5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的检测模型；将待检测的图像输入到权重为w的检测模型中，根据权重识别蒂蛀虫的生长阶段及数量；计算出蒂蛀虫羽化率。该方法可对待识别图像中所包含的成虫、虫茧及对应的数量进行准确的识别，进而可计算得出蒂蛀虫羽化率。有效减少了人力物力消耗，提高了检测准确率。