公开(公告)号：CN114596429B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202210201369.3

申请日：2022-02-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李威风 ,  罗瀚森 ,  张东彦 ,  谷春艳 ,  粱栋 ,  杜世州

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/24 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于自定义旋转框的麦穗检测方法，包括如下步骤：步骤S100，拍摄观测区群体麦穗图像；步骤S200，改进YoloV5目标检测网络的检测框定义方式和损失函数，获得基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型；步骤S300，对改进后的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型进行训练；步骤S400，利用训练好的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型对观测区群体麦穗图像进行检测，并获得利用旋转框框出的麦穗检测结果图像。本方法有效提高了小麦麦穗检测精度，且能够在任何复杂条件下使用，无需任何辅助设备(材料)，拥有良好的泛用性。此外，有效解决了照片中因拍摄角度导致的检测框背景较多的情况，目标检测网络模型的角度检测精度也得到了提高。

公开(公告)号：CN114596429A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210201369.3

申请日：2022-02-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李威风 ,  罗瀚森 ,  张东彦 ,  谷春艳 ,  粱栋 ,  杜世州

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/24 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于自定义旋转框的麦穗检测方法，包括如下步骤：步骤S100，拍摄观测区群体麦穗图像；步骤S200，改进YoloV5目标检测网络的检测框定义方式和损失函数，获得基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型；步骤S300，对改进后的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型进行训练；步骤S400，利用训练好的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型对观测区群体麦穗图像进行检测，并获得利用旋转框框出的麦穗检测结果图像。本方法有效提高了小麦麦穗检测精度，且能够在任何复杂条件下使用，无需任何辅助设备(材料)，拥有良好的泛用性。此外，有效解决了照片中因拍摄角度导致的检测框背景较多的情况，目标检测网络模型的角度检测精度也得到了提高。