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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明涉及到人工智能、机器视觉算法领域，目的是克服背景技术中的不足，提供一种莲蓬质量智能分级算法，该算法应能大大提高莲蓬果实质量分类的精度和实时性。本发明的技术方案包括以下步骤：1、建立莲蓬果实质量分级数学模型；2、采集莲蓬果实图像并制作数据集；3、对数据集进行数据增强；4、优化Yolov3‑Tiny模型的先验锚框尺度；5、改进Yolov3‑Tiny模型原特征提取主干网络，加入空间金字塔池化模块；6、为Yolov3‑Tiny模型寻找一套优质超参数；7、训练Yolov3‑Tiny模型，输出最佳权重文件；8、根据最佳权重文件对测试集进行检测，组织消融试验，对检测结果进行检测精度和实时性评价；9、输入检测结果，得到莲蓬果实的质量分级结果。
主权项：1.一种莲蓬质量智能分级算法，包括以下步骤：第1步：建立莲蓬果实质量分级数学模型；第2步：采集莲蓬果实图像作为数据集，将数据集随机划分为训练集和测试集并标注；第3步：对数据集进行数据增强；第4步：根据增强后的数据集利用K-means算法聚类优化Yolov3-Tiny模型的先验锚框尺度；第5步：改进Yolov3-Tiny模型原特征提取主干网络，加入空间金字塔池化模块；第6步：通过参数进化模块为Yolov3-Tiny模型寻找一套优质超参数；第7步：用训练集对Yolov3-Tiny模型进行训练，待到模型收敛获取最优模型，输出最佳权重文件；第8步：根据最佳权重文件对测试集进行检测，对YOLOv3-Tiny模型组织消融试验，验证各个改进方法的可用性，并对测试集的检测结果进行检测精度和实时性评价；第9步：将检测结果输入莲蓬果实质量分级的评价方案，得到莲蓬果实的质量分级结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种莲蓬质量智能分级算法
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