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【发明公布】基于目标检测的香菇菌棒污染识别系统_山东农业大学_202310156006.7 

申请/专利权人:山东农业大学

申请日:2023-02-23

公开(公告)日:2023-05-23

公开(公告)号:CN116152559A

主分类号:G06V10/764

分类号:G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/32;G06T7/62;G06T7/66;G06N3/084;G06N3/0464

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开

摘要:本发明香菇菌棒污染识别领域,具体是一种基于目标检测的香菇菌棒污染识别系统,本发明的目的在于提供一种基于目标检测的香菇菌棒污染识别系统,本申请在YoLoV5s的基础上进行改进与优化,提出了YoLoV5s‑SIoU香菇菌棒污染识别模型。该模型引入SIoU损失函数,解决模型收敛速度较慢且推理准确性较低的问题。本文提出的方法适用于香菇菌棒发菌过程的污染识别,本发明将Yolov5s中CIoU损失函数替换为SIoU损失函数,重新定义惩罚指标,解决了期望的真实框和预测框之间方向不匹配的问题,有助于提高模型在训练时收敛速度及效率,降低模型在识别测试中与真实值的误差,提高香菇菌棒污染识别系统在实际运用中的有效性和准确性。

主权项:1.一种基于目标检测的香菇菌棒污染识别系统,其特征在于:其包括下列步骤:S1:香菇菌棒数据采集:S1-1:采集香菇菌棒图像,根据杂菌类型将香菇菌棒进行分类,分为正常香菇菌棒图像和各种污染菌棒图像,每类的图像采集至少300张;S2:数据预处理与数据集构建:S2-1:对采集到的香菇菌棒图像集进行预处理,包括图像尺寸调整和数据增强,采用自适应图像缩放机制进行图像尺寸调整,在缩放图像长宽同时,将剩余部分以灰色进行填充,实现输入图像为统一的分辨率;S2-2:利用labelimg数据集标注方法对香菇菌棒污染类型进行标注,赋予正常及各种污染菌棒标签信息,标注完的数据直接导出为YoLo格式的txt文件,其中记录了污染类型、长宽、位置信息等,最后,将标注的数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集、测试集;S3:构建用于香菇菌棒污染识别模型;将Yolov5s中CIoU损失函数替换为SIoU损失函数,重新定义惩罚指标,SIoU损失函数由4个成本函数组成:角度成本、距离成本、形状成本、IoU成本,其中,角度成本定义如下: 式中,为真实框和预测框中心点的高度差,σ为真实框和预测框中心点的距离,α为真实框中心点与预测框中心点水平夹角,为真实框中心坐标,为预测框中心坐标;距离成本定义如下:Δ=Σt=x,y1-e-γρt#2式中,γ=2-Λ,cw为真实框和预测框中心点的宽度差,ch为真实框和预测框中心点的高度差,为真实框中心坐标,为预测框中心坐标;形状成本定义如下: 式中,w,h和wgt,hgt分别为预测框和真实框的宽和高,θ控制对形状损失的关注程度;该损失函数定义如下: 式中,Δ为距离成本,Ω为新定义的形状成本,B和BGT分别为预测框和真实框;S4:选择预训练权重与模型参数;利用迁移学习思想将YoLoV5s.pt权重作为改进后的香菇菌棒污染识别模型训练权重,同时采用YoLoV5s在COCO数据集训练得出的默认超参数,学习率设置为0.01;超参数优化设置为SGD;学习率动量设置为0.937;批量大小设置为32;迭代次数设置为200;S5:利用S4选择的参数,在训练集上训练香菇菌棒污染识别模型,采用总损失函数计算损失,反向传播更新网络参数;损失函数公式如下:Loss=a*losscls+b*lossbox+c*lossconfidence其中,losscls表示分类损失,lossbox表示定位损失,lossconfidence表示置信度损失,a、b、c分别对应三种损失的权重;S5-1:为了验证香菇菌棒污染识别的性能,训练实验中采用了Precision、Recall、mAP、网络结构参数量和FPS等指标进行评估,计算公式如下: 式中,TP表示目标是某类型香菇菌棒,网络模型检测也是某类型香菇菌棒,FP表示目标是非某类型香菇菌棒,网络模型检测是某类型香菇菌棒;FN表示目标是某类型香菇菌棒,网络模型检测是非某类型香菇菌棒;AP是精确率和召回率在曲线上所围成的面积;mAP为所有类别AP值的平均值,当IoU设为0.5时,即为mAP@0.5;S5-2:进行训练;S6:采用训练后的网络模型部署至芯片中,将摄像头、显示器硬件进行组装,应用于香菇菌棒菌丝生长过程的污染识别场景中。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 山东农业大学 基于目标检测的香菇菌棒污染识别系统

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