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申请/专利权人：东北农业大学
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的大豆豆荚数量统计方法，包括：采集大豆豆荚图像，使用LabelImg对大豆豆荚图像进行标注，采用ResNet‑50作为基础网络搭建CSPResNet‑50网络，并结合特征金字塔FPN结构提取多尺度特征，最终构成新的FasterR‑CNN模型，其中在区域提议网络RPN中加入kmeans聚类算法调整区域提议网络RPN中的anchorboxes数量和尺寸，提取的多尺度特征输入到FastR‑CNN模型中，输出识别后的大豆豆荚图像，最后将识别的豆荚图像输入到计算机程序中统计大豆豆荚的数量。该方法可以提高大豆豆荚计数的速度，更好服务农业研究。
主权项：1.一种基于机器视觉的大豆豆荚数量统计方法，其特征在于，包括：采集整株大豆豆荚图像和局部豆荚图像；使用LabelImg对整株大豆豆荚图像和局部豆荚图像进行人工标注；在FasterR-CNN模型中使用kmeans聚类算法对人工标注的边界框的宽、高进行聚类，根据聚类后边界框的宽、高调整RPN模块中anchorboxes的纵横比，获得豆荚的anchorboxes纵横比预设值；在CSPResNet-50网络中引入特征金字塔FPN结构，检测包含小目标豆荚的多尺度特征图像，将多尺度特征图像输入FasterR-CNN模型中，获得识别后的大豆豆荚图像；根据识别后的大豆豆荚图像，统计大豆豆荚的数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北农业大学 一种基于机器视觉的大豆豆荚数量统计方法
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