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摘 要:一种基于深度学习的损伤玉米颗粒检测和分类方法,由图像采集、图像处理、构建改进的目标检测网络、生成锚点、寻找困难样本、获取候选框、候选框映射、分类和GIoU回归、训练网络模型测试网络模型步骤组成。在特征提取网络DetNet中引入SE模块和新的网络分支,构成改进的目标检测网络模型,提升了特征图中有用的特征并抑制,增加了特征图中的信息,对不同网络层得到的特征图进行加权融合,使特征图整合更多的全局信息;采用GA‑RPN网络生成锚点,增加了网络模型的训练效率,采用GIoU作为回归损失函数,提升了图像中损伤玉米颗粒检测精度。本发明对损伤玉米颗粒的检测和分类精度较高,可检测出图像中损伤玉米颗粒。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010065688.7 | 专利名称: | 一种基于深度学习的损伤玉米颗粒检测和分类方法 |
申请日: | 2020-01-20 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市长安南路199号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/774搜分类 农业种植 深度学习 检测搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111310756B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |