发明专利 已授权

一种基于 WGB-YOLO 的目标采摘行中多类火龙果检测方法

📄 申请号:CN202310191695.5 📄 发布日:2026/09/30

著录项目信息

申请日
2023-03-02
公开号
CN116168390B
公开日
2026-05-01
申请人
盐城工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

智慧农业, 火龙果采摘, 目标识别, 农业机器人

摘要

本发明公开了一种基于WGB‑YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测方法,包括如下步骤:步骤一、采用深度相机拍摄火龙果RGB图像与深度图像;步骤二、标注图像;步骤三、采用数据增强扩充标注的火龙果数据集,并将其划分出训练集与验证集;步骤四、构建WGB‑YOLO网络模型;步骤五、采用训练集训练WGB‑YOLO网络模型,获得WGB‑YOLO火龙果检测模型;步骤六、采用验证集验证WGB‑YOLO火龙果检测模型的检测精度;步骤七、将符合检测精度要求的WGB‑YOLO火龙果检测模型部署到密植果园果实采摘机器人移动终端系统上,用于检测目标采摘行的多类别火龙果。本发明提高了火龙果多类检测识别方法检测目标采摘行果实的精度,可以区分果实是否为目标采摘行的果实。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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