[发明专利]基于深度卷积神经网络的樱桃分级检测方法及系统在审
| 申请号： | 202110388884.2 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113077450A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 裴悦琨;张永飞;姜艳超 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 刘鑫 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的樱桃分级检测方法及系统，涉及樱桃检测技术领域，包括：S1.采集樱桃图像，对采集到的图像进行增强处理；S2.对增强处理后的图像进行数据集的标注及划分；S3.将标注好的图像输入至樱桃特征提取网络模型中，通过该网络模型对樱桃关键点特征进行提取，所述关键点为樱桃果梗首末两端及果体两侧；S4.将提取出的樱桃关键点特征回归处理，得到樱桃大小和有无果梗的分级参数；S5.通过网络模型对分级参数进行训练。能够实现实时检测，达到更高的准确率和更小的误检率，使得樱桃分级检测的自动化水平得到了大幅度提高，检测更加稳定，具有更好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 樱桃 分级 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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