公开(公告)号：CN114882498B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210565489.1

申请日：2022-05-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朱意霖 ,  郑太雄 ,  刘劲松 ,  易源 ,  谢新宇 ,  张世博 ,  张黎

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明涉及一种面向采摘机器人的遮挡和重叠果实识别方法，属于图像识别领域，提出Dense‑TRH‑YOLO模型，在YOLOv5的基础上将Denseblock模块融合到骨干网中，创建了早期层到后期层的段路径，并且将Transfomer模块融入到模型中，提高语义可分辨性并减少类别混淆，增加对遮挡物的识别精度，然后通过Unet++‑PAN颈部结构提取各层图像特征，最后用Efficient IOU Loss损失函数代替原模型的CIOU进行边框回归输出检测框位置和分类置信度，在CIOU的基础上分别计算宽高的差异值代替了纵横比，同时引入Focal Loss解决难易样本不平衡的问题。

公开(公告)号：CN114882498A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210565489.1

申请日：2022-05-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朱意霖 ,  郑太雄 ,  刘劲松 ,  易源 ,  谢新宇 ,  张世博 ,  张黎

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/13 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种面向采摘机器人的遮挡和重叠果实识别方法，属于图像识别领域，提出Dense‑TRH‑YOLO模型，在YOLOv5的基础上将Denseblock模块融合到骨干网中，创建了早期层到后期层的段路径，并且将Transfomer模块融入到模型中，提高语义可分辨性并减少类别混淆，增加对遮挡物的识别精度，然后通过Unet++‑PAN颈部结构提取各层图像特征，最后用Efficient IOU Loss损失函数代替原模型的CIOU进行边框回归输出检测框位置和分类置信度，在CIOU的基础上分别计算宽高的差异值代替了纵横比，同时引入Focal Loss解决难易样本不平衡的问题。