发明专利已授权

基于DINO分类作物与杂草的轻量化端到端目标检测方法和装置

📄 申请号：CN202311060038.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-08-22

公开号

CN117036955A

公开日

2023-11-10

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_10

IPC 分类号

G06V20_10 , G06V10_30 , G06V10_764 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测图像识别深度学习

应用场景

精准农业, 智能除草, 农作物监测

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摘要

基于DINO分类作物与杂草的轻量化端到端目标检测方法和装置，其方法包括：步骤1、收集并标注作物和杂草目标图像数据集；步骤2、划分收集的数据集以便于进行随机的不同的子任务；步骤3、在DINO的BackBone层之前加入轻量新型降噪网络；步骤4、对DINO的BackBone进行替换，优化，使其轻量化；步骤5、使用优化后的DINO模型训练作物和杂草的目标检测模型；步骤6、将作物和杂草的测试样本送入训练好的模型中进行推理得出检测结果。本发明去除图片的噪音，使模型通用性更好，目标检测准确率提升，更改优化骨干网络。可以使模型训练的次数大幅下降，让算法获得更为快速的训练收敛，减少训练时间,还能在相同训练epoch下，提高作物和杂草分类的准确率。

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

基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法

当前第 / 件

一种基于子流域和机器学习模型的流域内地表水体新烟碱类杀虫剂污染的预测方法

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