发明专利已授权

一种基于锚框最优聚类的YOLOv5园林异常目标识别方法

📄 申请号：CN202210313455.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-03-28

公开号

CN114913438A

公开日

2022-08-16

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_17

IPC 分类号

G06V20_17 , G06V10_762 , G06V20_40 ,

技术画像

所属领域

目标识别目标检测深度学习图像识别目标识别

应用场景

智慧园林, 园林病虫害监测, 园林安防监控, 智能巡检

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摘要

本发明公开了一种基于锚框最优聚类的YOLOv5园林异常目标识别方法，包括：采集园林垃圾样本图像，并对园林垃圾样本图像进行标注，构建园林垃圾图像数据集；利用改进的K‑means算法对园林垃圾图像数据集进行锚框聚类，得到最优的9个锚框；根据最优的9个锚框设置YOLOv5网络模型的锚框尺寸，并对YOLOv5网络模型进行训练，得到训练好的YOLOv5网络模型，利用训练好的YOLOv5网络模型实现园林垃圾识别。在智慧园林场景中，利用本发明的方法，可以将无人机拍摄的视频和图片信息中的粘连的垃圾精准的识别出来，提高了垃圾识别的召回率和准确率，大大减轻了园林中人力和物力的投入，减少了人工巡检的工作。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法

当前第 / 件

基于协同对抗的人体三维姿态点群智重建方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_17)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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