[发明专利]一种基于改进型YOLO v5模型的大豆植株表型数据统计方法在审
| 申请号： | 202210441866.0 | 申请日： | 2022-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN115099297A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 刘立超;王健清;梁静;陈黎卿;马庆;李兆东;张春岭;王韦韦 | 申请（专利权）人： | 安徽农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40;G06F17/18;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 尚婷 |
| 地址： | 230000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及大豆人工智能选育技术领域，公开了一种基于改进型YOLO v5模型的大豆植株表型数据统计方法，包括如下步骤：获得目标大豆植株的采样图片；通过基于指定训练方法训练完成的识别模型对采样图片进行识别；统计并保存识别模型输出的关于大豆植株的表型特征；其中，识别模型为基于指定改进方法改进的YOLO v5模型；可将对目标大豆植株进行拍摄采样得到的采样图片，输入预先训练好的识别模型中进行识别，识别模型可以快速准确的给出该目标大豆植株的表型特征数据，然后可将表型特征数据进行统计，方便后续工作者进行查阅调取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进型 yolo v5 模型 大豆 植株 表型 数据 统计 方法 | ||
【主权项】：
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