公开(公告)号：CN116958071A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310829911.4

申请日：2023-07-07

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 谢家兴 ,  陈诗云 ,  李君 ,  华佳俊 ,  余振邦 ,  吴佩文 ,  王嘉鑫 ,  申济源 ,  潘越

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V20/68

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的荔枝品质无损检测方法及系统，方法包括：获取多组不同角度的荔枝RGB图像和荔枝深度图像，构建荔枝数据集；建立改进型CenterNet网络模型，采用多模态数据融合策略；基于荔枝数据集对改进型CenterNet网络模型进行分布式训练，并优化训练过程；将拍摄的图像流输入训练好的改进型CenterNet模型中，实现荔枝品质无损检测。解决了传统果实品质检测方法效率低下、实时性不强、精度不够的问题，且本发明更加聚集图像局部关键区域，快速捕获图像中的关键信息，为荔枝品质在线无损检测技术与装备的研究提供理论支撑。

公开(公告)号：CN119091299A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411150932.4

申请日：2024-08-21

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 谭穗妍 ,  管茂学 ,  吴鸿卿 ,  郑佳煜 ,  刘彬 ,  潘越 ,  李嘉雯 ,  袁翔 ,  史红恩

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/68 ,  G06V20/70 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于无人机的水稻稻穗检测方法、装置及产品，涉及目标检测技术领域。方法包括获取目标区域的稻田图像；将稻田图像划分为多个子图像；将各子图像作为水稻稻穗检测模型的输入进行检测，得到标注稻穗区域的多个检测图像；其中，水稻稻穗检测模型基于改进的Yolov8‑obb模型进行对比训练得到，改进的Yolov8‑obb模型包括主干网络、颈部网络和头部网络，主干网络包括基于CoTAttention注意力机制的C2f模块，C2f模块采用SCConv卷积模块，颈部网络采用CARAFE算子的上采样模块，头部网络中包括尺寸大于等于160×160的检测头。本发明公开的方法、装置及产品可简便快捷的实现水稻稻穗的检测。