发明公开
- 专利标题: 一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度检测系统及方法
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申请号: CN202410167173.6申请日: 2024-02-06
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公开(公告)号: CN117975442A公开(公告)日: 2024-05-03
- 发明人: 郝凤琦 , 张祖尧 , 白金强 , 马德新 , 郝慧娟 , 张让勇
- 申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
- 申请人地址: 山东省济南市经十路东首科学院路19号; ;
- 专利权人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心),齐鲁工业大学(山东省科学院),山东山科智控数字化科技有限公司
- 当前专利权人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心),齐鲁工业大学(山东省科学院),山东山科智控数字化科技有限公司
- 当前专利权人地址: 山东省济南市经十路东首科学院路19号; ;
- 代理机构: 山东竹森智壤知识产权代理有限公司
- 代理商 吕利敏
- 主分类号: G06V20/68
- IPC分类号: G06V20/68 ; G06V10/25 ; G06V10/52 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/045 ; G06N3/0495 ; G06N3/082
摘要:
本发明属于果蔬检测特定计算机模型的技术领域,更具体地,涉及一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度检测系统及方法。所述系统包括骨干网络、颈部结构和头部结构;所述骨干网络中包括Ghostconv模块、C3Ghost模块和SPPF模块,将原C3模块内部的Bott leneck模块替换为GhostBott leneck模块;所述颈部结构的PANet使用加权双向特征金字塔网络BiFPN进行代替;所述头部结构使用EIoU损失函数替换CIoU损失函数。本发明解决了现有技术中YOLOv5s模型的PANet结构在特征融合过程中未考虑到不同特征信息在融合过程中的不同贡献,且没有横向连接充分融合特征信息,导致多尺度特征的表达能力减弱,检测精度降低的问题。