公开(公告)号：CN118262229A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202311853581.9

申请日：2023-12-29

Applicant: 山东农业大学

Inventor： 宋占华 ,  张一诺 ,  于镇伟 ,  田富洋 ,  张姬 ,  杨庆璐 ,  闫银发 ,  李玉道

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/56 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO v8的无人机航拍图像检测苜蓿种荚成熟度方法，属于深度学习和目标检测技术领域。该方法包括以下步骤：利用无人机航拍采集大田苜蓿图片构建数据集并对图像进行分类和标注，将处理后带有类别标签的图像数据集分为训练集和测试集；将训练集输入改进的YOLO v8网络模型进行训练，得到成熟度预测网络模型；将验证集输入成熟度预测网络模型进行验证，输出苜蓿种荚成熟度。本发明方法在提高原有YOLO v8精度的同时，改进了YOLO v8主干网络架构，使其网络模型轻量化，并提高了推理速度，从而实现了快速、准确的无人机航拍检测苜蓿种荚成熟度。

公开(公告)号：CN118298291A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202311835113.9

申请日：2023-12-28

Applicant: 山东农业大学

Inventor： 田富洋 ,  张一诺 ,  于镇伟 ,  张姬 ,  杨庆璐 ,  宋占华 ,  闫银发 ,  李玉道

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于EmbiFasterNet的苜蓿种子适收期种荚的精准识别方法，属于目标检测技术领域。包括以下步骤：(1)图像采集；(2)人工标注；(3)制作数据集；(4)划分数据集；(5)改进模型并进行训练；(6)测试改进后的模型。本发明通过添加EMA和BiFormer模块来提高了特征图的全局感受野，并增强了模型对特征的提取能力，还通过将主干网络替换为FasterNet使得网络轻量化，可以使得模型在保证拥有识别精度的前提下生成的权重文件大小也比之前有所减少，能够实现对种荚的快速、精确识别，方便对种荚的后续处理。