-
公开(公告)号：CN116704505A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310580293.4
申请日：2023-05-22
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待检测图像以及初始数据集；对初始数据集进行图像预处理，得到预处理后的数据集；基于YOLOv7网络构建初始目标检测模型，将初始目标检测模型的主干网络替换为改进的ConvNextv2结构，在初始目标检测模型的颈层网络中加入CA注意力机制，并将初始目标检测模型的头部网络中的检测头替换为解耦检测头，得到改进的目标检测模型；通过预处理后的数据集对改进的目标检测模型进行训练，得到优化的目标检测模型；根据优化的目标检测模型对待检测图像进行检测，得到检测结果。解决了当前小目标检测精度低，模型性能易受干扰的问题，提升小目标检测的精度。
-
公开(公告)号：CN116563844A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310387537.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及目标检测领域，尤其涉及一种圣女果成熟度检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取圣女果的图片数据集，并对所述圣女果的图片数据集中的原始照片打上标签；对所述圣女果的图片数据集进行数据增强处理，得到数据增强处理后的圣女果的图片数据集，并将数据增强处理后的圣女果的图片数据集划分为训练集和测试集；构建圣女果成熟度检测模型，并根据所述训练集和测试集对所述圣女果成熟度检测模型进行训练得到目标圣女果成熟度检测模型；将当前待检测圣女果的图片输入至目标圣女果成熟度检测模型，得到圣女果成熟度检测结果，从而能够更快速、准确检测圣女果的成熟度，提升自动化采摘效率。
-
公开(公告)号：CN116563227A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310431441.6
申请日：2023-04-20
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于图像检测技术领域，公开了一种茶叶嫩芽检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取样本茶叶图像，并根据所述样本茶叶图像构建数据集；对所述数据集进行标注得到训练集；根据所述训练集构建初始嫩芽检测模型；对所述初始嫩芽检测模型进行剪枝压缩，得到目标嫩芽检测模型；通过所述目标嫩芽检测模型对待测茶园进行嫩芽检测。通过上述方式，采用无锚框的检测方式，无需预定义锚框，减少了计算量与超参数量，更能适应自然场景下茶叶嫩芽变化较多的情况。直接将映射区域中的有效区域视为正样本，其他视为负样本，加快训练速度，减少内存占用。
-
公开(公告)号：CN116543383A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310494082.9
申请日：2023-04-25
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06V20/68 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种苹果产量评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据苹果视频序列数据和对照苹果图像数据得到数据训练集和数据测试集；基于数据训练集对预设检测模型进行训练，并通过数据测试集对训练后的目标检测模型进行精度检测；将苹果视频序列数据输入目标检测模型并进行处理得到外观特征描述子，并通过预设算法得到轨迹运动特征；对外观特征描述子和轨迹运动特征进行级联匹配结合精度检测结果得到多目标追踪算法模型；将目标检测模型和多目标追踪算法模型结合，得到产量评估模型，并通过产量评估模型进行待测果园的苹果检测和产量评估。通过上述方式，提高了检测的准确度和速度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.016 seconds)
