买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：华南农业大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)

摘要：本发明公开了一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，该方法包括：对柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理，并构建得到训练集；引入级联融合模块，基于YOLOv4‑CF神经网络结构框架构建识别模型；基于训练集训练识别模型，得到训练完成的识别模型；实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果。该系统存储有如上所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法。通过使用本发明，能够实时对柑橘花进行精确识别。本发明作为一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，可广泛应用于检测识别领域。

主权项：1.基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理，并构建得到训练集；引入级联融合模块，基于YOLOv4-CF神经网络结构框架构建识别模型；基于训练集训练识别模型，得到训练完成的识别模型；实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果；所述引入级联融合模块，基于YOLOv4-CF神经网络结构框架构建识别模型这一步骤，其具体包括：引入级联融合模块，将YOLOv4-CF神经网络结构框架中的CSPBlock进行替换并剪枝，得到识别模型；所述识别模型包括输入层、CBL模块、级联融合模块、特征金字塔和检测头；所述实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果这一步骤，其具体包括：实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型的输入层；基于CBL模块，根据预设维度对输入层的数据进行处理，提取不同层次的语义信息；基于多尺度特征融合模块对不同层次的语义信息进行融合，分离上下文特征信息，得到输出特征图；基于特征金字塔对输出特征图进行融合，得到融合特征；基于检测头对融合特征进行处理，输出识别结果；基于多尺度特征融合模块对不同层次的语义信息进行融合，分离上下文特征信息，得到输出特征图这一步骤，其具体包括：根据不同层次的语义信息进行特征图提取，得到不同尺度的特征图；基于多尺度特征融合层，将不同尺度的特征图采样至同样大小并进行融合，得到初步特征；基于通道混洗，将初步特征图分组并组合得到初步特征矩阵，将初步特征矩阵进行逆转置并分组，得到输出特征图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南农业大学 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统