公开(公告)号：CN115909070B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202211492576.5

申请日：2022-11-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  顾煜洋 ,  邹胡健 ,  朱泽同 ,  冯浩宸 ,  陈竹 ,  石顾鹏 ,  曹博文 ,  石子信 ,  陈阔

IPC: G06Q50/02 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于改进yolov5网络的杂草检测方法，属于杂草检测技术领域。解决了杂草检测准确率低、识别速度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、采集杂草图像，利用Make Sense工具构建杂草数据集；S2、对原始yolov5网络模型进行改进；S3、利用杂草数据集对改进的yolov5网络模型进行训练，得到杂草检测模型；S4、将待检测图像输入到步骤S3所得到的杂草检测模型中进行推理预测，获得杂草检测结果。本发明的有益效果为：本发明在yolov5网络的基础上进行优化，以GhostNet替换其主干特征提取网络，引入CBAM注意力机制，替换回归框损失为SIoU，提高了杂草检测的准确率、实时性。

公开(公告)号：CN115909070A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211492576.5

申请日：2022-11-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  顾煜洋 ,  邹胡健 ,  朱泽同 ,  冯浩宸 ,  陈竹 ,  石顾鹏 ,  曹博文 ,  石子信 ,  陈阔

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于改进yolov5网络的杂草检测方法，属于杂草检测技术领域。解决了杂草检测准确率低、识别速度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、采集杂草图像，利用Make Sense工具构建杂草数据集；S2、对原始yolov5网络模型进行改进；S3、利用杂草数据集对改进的yolov5网络模型进行训练，得到杂草检测模型；S4、将待检测图像输入到步骤S3所得到的杂草检测模型中进行推理预测，获得杂草检测结果。本发明的有益效果为：本发明在yolov5网络的基础上进行优化，以GhostNet替换其主干特征提取网络，引入CBAM注意力机制，替换回归框损失为SIoU，提高了杂草检测的准确率、实时性。

公开(公告)号：CN115016482A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210690562.8

申请日：2022-06-17

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  顾铭岑 ,  朱泽同 ,  石顾鹏 ,  曹博文 ,  石子信 ,  陈阔 ,  顾煜洋

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供了一种改进室内移动机器人全局和局部路径协调优化方法，属于移动机器人路径规划技术领域。解决了室内移动机器人的全局路径规划靠障碍物过近、路径规划拐点过多、局部路径缺少引导以及室内移动机器人行进时速度不平稳的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、载入已经建好的栅格地图；S2、使用改进后的A*算法在栅格地图上进行全局路径规划；S3、采用Bezier曲线路径平滑策略对全局规划路径进行平滑处理；S4、通过改进的DWA算法选择实体机器人的具体行进路线。本发明的有益效果为：通过改进室内移动机器人全局和局部路径协调优化方法，提高机器人行进路线的安全性和平滑度、保证行进速度的同时提高其平稳性。