[发明专利]一种基于改进YOLO V4的快速害虫检测方法在审
| 申请号： | 202111590018.8 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114220035A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 王儒敬;董士风;刘康;焦林;王粉梅;黄子良;郑世健;滕越;刘海云 | 申请（专利权）人： | 中科合肥智慧农业协同创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230031 安徽省合肥市长丰县双*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进YOLO V4的快速害虫检测方法，包括：通过虫情测报灯采集虫害图像，建立虫害数据集；构建基于改进YOLO V4的快速害虫检测模型；将所述虫害数据集输入所述快速害虫检测模型进行训练；获取待检测的虫害图像，并进行预处理，将图像尺寸统一化；将预处理后的待检测的虫害图像输入训练后的快速害虫检测模型，快速害虫检测模型输出检测结果，所述检测结果即图像中每个虫害的类别和边界框位置。本发明通过多尺度预测结构能够提取到更丰富特征的特征、融合了多个尺度的特征来进行检测，可以在不加深网络深度的前提下提升检测精度；本发明使用了轻量级主干网络以及提出的轻量级特征层融合减少了模型参数，检测速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolo v4 快速 害虫 检测 方法 | ||
【主权项】：
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