申请/专利权人：河北农业大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117710817A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于轻量化YOLOv7的梨花品种识别方法，属于图像识别的技术领域；首先选取利用不同品种梨花外形不同的特征来对梨花品种进行区分；其次实地采集不同品种的梨花图像，构建梨花数据集；搭建轻量化GP‑YOLOv7目标检测模型，利用数据增强后的训练集和验证集对轻量化GP‑YOLOv7目标检测模型进行训练，使用训练好的目标检测模型对梨花图片进行品种识别；本发明采用上述方法，建立了轻量化GP‑YOLOv7目标检测模型，能够快速识别图片中梨花的品种，通过模型进行批量识别，提高了效率，减小了出错的可能性，并专门做了轻量化目标检测模型，移植到嵌入式设备，能方便使用，也能解决目前疏花作业中，人工识别效率低下且识别时人工更容易出错的问题。

主权项：1.一种基于轻量化YOLOv7的梨花品种识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集不同梨花的不同角度和不同方位的图片形成梨花图片组，对梨花图片组进行数据增强和数据标注，并将其分为训练集、验证集和测试集，得到梨花数据集；S2：搭建轻量化GP-YOLOv7目标检测模型；S3：将步骤S1中的梨花数据集输入步骤S2中的目标检测模型进行训练，得到训练好的轻量化目标检测模型；S4：使用训练好的轻量化目标检测模型进行目标识别，并输出识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河北农业大学 一种基于轻量化YOLOv7的梨花品种识别方法

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