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申请/专利权人：华南农业大学
申请日：2023-12-18
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117911857A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开
摘要：本发明提供一种植物花朵花苞识别模型训练方法、计数方法及装置，引入YOLO目标检测算法训练植物花朵花苞识别模型，在构建训练样本集时区分无遮挡花朵、有遮挡花朵以及花苞，使植物花朵花苞识别模型能够有效关注到无遮挡和有遮挡花朵的特征差异，增强对有遮挡和重叠花朵的识别能力，提升识别鲁棒性和精度。进一步的，通过多视角采集植物图像并识别花朵花苞数，统计确定花朵花苞数量，克服由于遮挡和重叠导致的花朵花苞计数偏差的问题。
主权项：1.一种植物花朵花苞识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，所述训练样本集中包含多个样本，每个样本包含一张植物样本图片，并标记无遮挡花朵、有遮挡花朵以及花苞的位置和类别作为标签；获取初始深度学习网络模型，所述初始深度学习网络模型为包含骨干网络、颈部结构和头部结构的YOLO目标检测算法，所述初始深度学习网络模型以植物样本图片为输入，以无遮挡花朵、有遮挡花朵以及花苞的位置和类别为输出；采用所述训练样本集对所述初深度学习网络模型进行训练，构建损失函数并更新模型参数，得到植物花朵花苞识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种植物花朵花苞识别模型训练方法、计数方法及装置
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