[发明专利]一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫检测方法在审
| 申请号： | 202310758408.4 | 申请日： | 2023-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN116797834A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 陈卫东;王莹;刘超;范冰冰;李宛玉 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06T7/00;G06T5/00;G06T3/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06T7/11;G06T7/90 |
| 代理公司： | 洛阳九创知识产权代理事务所(普通合伙) 41156 | 代理人： | 袁方 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫检测方法，包括以下步骤：S1、获取储粮害虫样本图像构建样本集并进行预处理，得到储粮害虫图像数据集，将图像数据集划分为训练集和验证集；S2、基于YOLOv5s算法构架，通过数据增强处理和主干网络轻量化处理得到优化模型；S3、将训练集输入优化模型进行训练，得到储粮害虫检测模型；S4、获取待识别的储粮害虫图像，并且输入到训练好的储粮害虫监测模型中进行识别，得到储粮害虫的种类和位置。本发明应用了深度学习中的多层卷积神经网络结构，解决目前储粮害虫检测存在的实时性低，模型结构复杂的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov5s 算法 害虫 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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