基于深度学习的葡萄及其采摘点同步识别定位方法、装置
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种基于深度学习的葡萄及其采摘点同步识别定位方法、装置。所述方法包括：获取待检测的葡萄图像；将所述待检测的葡萄图像输入改造后的YOLO v4模型，得到葡萄边框位置数据和采摘点的坐标；其中，采用改造后的YOLO v4模型中轻量化Backbone进行葡萄边框特征和采摘点特征提取，再通过neck进行加强特征，再通过heads进行特征解析，得到葡萄边框位置数据和采摘点的坐标。采用本方法能够实现葡萄边框位置数据和采摘点的坐标的快速同步检测。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的葡萄及其采摘点同步识别定位方法、装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494441A
申请号 ：
CN202210335650.6
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-04-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵汝准黄英健陈宽广邓忠承夏晶晶朱裕昌
申请人 ：
广东机电职业技术学院
申请人地址 ：
广东省广州市同和蟾蜍石东路2号
代理机构 ：
广州海心联合专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
冼俊鹏
优先权 ：
CN202210335650.6
主分类号 ：
G06T7/73
IPC分类号 ：
G06T7/73 G06T1/00 G06V20/10 G06V20/68 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62 A01D46/30
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/70
确定物体或摄像机的姿态、方向
G06T7/73
使用基于特征的方法
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/73
申请日 : 20220401
申请日 : 20220401
2022-05-13 ：
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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