一种基于深度学习的果实识别方法
公开
摘要
本发明提供一种基于深度学习的果实识别方法，通过获取拍摄图像；所述拍摄图像包括果实对象；基于TPH‑YOLOv5模型执行果实对象的检测；所述TPH‑YOLOv5模型包括Transformer编码器预测头和yolo‑v5的主干网络；所述Transformer编码器包含多头注意模块和前馈神经网络MLP模块；所述多头注意模块基于卷积块注意模块CBAM来实现，用于提取注意区域。通过改进的TPH‑YOLOv5目标检测算法，用变换器预测头(TPH)替换原来的预测头，提高了注意机制的预测潜力，且通过集成了卷积块注意模型(CBAM)来寻找稠密物体场景中的注意区域，本发明TPH‑YOLOv5目标检测算法能够大大提高了检测效率以及检测准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的果实识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565864A
申请号 ：
CN202210188728.6
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
章军胡涛陈鹏夏懿王儒敬陈建峰牛子寒王刘向黄琼娇路宝榕许浪
申请人 ：
中科合肥智慧农业协同创新研究院
申请人地址 ：
安徽省合肥市长丰县双凤开发区金江路32号合肥智慧农业协同创新研究院
代理机构 ：
合肥国和专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张祥骞
优先权 ：
CN202210188728.6
主分类号 ：
G06V20/17
IPC分类号 ：
G06V20/17 G06V20/68 G06V10/25 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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