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公开(公告)号:CN119785222A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510045570.0
申请日:2025-01-13
Applicant: 湖州师范学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征融合的番茄种苗检测与计数方法,旨在提供一种高效、精准的育苗盘中番茄种苗检测与计数解决方案。在数据预处理方面,采用图像的平移、翻转、剪切以及CLAHE方法增强图像特征信息,提升图像的质量和多样性。在模型训练模块中,ASF‑P2特征融合颈部网络进行多尺度特征提取,RepVGGBlock特征提取模块通过多路径卷积和跳跃连接增强特征提取能力,ContextGuideFusionModule模块则通过上下文引导特征融合和通道维度动态调整权重,进一步提高模型对关键特征的关注,减少无关背景信息的干扰。该方法通过优化多尺度信息融合,提升了种苗检测的精度与鲁棒性,改善了人工计数中效率低、成本高、错误率高的问题,提升了种苗高度交叉重叠的情况下检测的准确性。模型能够对育苗盘中的番茄种苗进行精准检测与计数,同时具备空孔定位功能,支持种苗管理的智能化和自动化。