[发明专利]基于深度学习的单株水稻检测定位方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 201910089817.3 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109886155B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 黄双萍;伍思航 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单株水稻检测定位方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取大田水稻样本图像数据；对大田水稻样本图像数据进行预处理和标注，得到预处理图像数据；建立深度卷积神经网络检测模型；使用预处理图像数据对深度卷积神经网络检测模型进行优化训练；利用训练后的深度卷积神经网络检测模型对大田水稻待测图像的单株水稻进行检测定位。本发明采用计算机视觉中基于深度学习的检测方法，可以大大改善上述现有技术的缺陷，通过设计深度卷积神经网络模型，提取植株高维度空间语义特征，在复杂的环境下依然有很好的定位精度和鲁棒性，能够广泛应用于农业的自动化、智能化生产管理中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 水稻 检测 定位 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的单株水稻检测定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取大田水稻样本图像数据；对大田水稻样本图像数据进行预处理和标注，得到预处理图像数据；建立深度卷积神经网络检测模型；使用预处理图像数据对深度卷积神经网络检测模型进行优化训练；利用训练后的深度卷积神经网络检测模型对大田水稻待测图像的单株水稻进行检测定位。
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