申请/专利权人：华南农业大学

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117689878A

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06T7/73;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/762

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了基于深度学习的黄瓜自动采摘目标检测方法，包括：步骤S1，构建黄瓜果实图像数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S2，对图像数据集进行预处理；步骤S3，构建YOLOv3算法模型；步骤S4，训练YOLOv3算法模型，并进行参数的调整；步骤S5，利用训练后的YOLOv3算法模型检测黄瓜果实图像，输出检测结果，即果实位置。通过调整YOLOv3算法模型的参数，进而达到更好的检测效果。

主权项：1.基于深度学习的黄瓜自动采摘目标检测方法，其特征在于，包括：步骤S1，构建黄瓜果实图像数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S2，对图像数据集进行预处理；步骤S3，构建YOLOv3算法模型；步骤S4，训练YOLOv3算法模型，并进行参数的调整；步骤S5，利用训练后的YOLOv3算法模型检测黄瓜果实图像，输出检测结果，即果实位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南农业大学 基于深度学习的黄瓜自动采摘目标检测方法

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