公开(公告)号：CN117557787B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410043522.3

申请日：2024-01-11

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 吴海涛 ,  王永梅 ,  王芃力 ,  杨露 ,  刘飞 ,  夏川 ,  郑雪瑞 ,  轩亚恒

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明适用于目标检测领域，具体是一种基于改进yolov8的轻量化多环境番茄检测方法，包括：利用引入SimAM注意力机制的yolov8模型主干网络提取数据集图像的特征信息；采用轻量化检测结构Slim‑Neck改进yolov8模型中的neck检测模块，设置新的损失函数SIou，构建基于改进yolov8的目标检测模型；将划分的训练集放入改进的目标检测模型进行训练，得到改进模型，基于模型参数指标，对模型的每个模块进行消融实验，并与Faster‑RCNN、yolov8和yolov5模型进行对比实验，得到最终的番茄检测模型。本发明实现模型的轻量化，在保证了yolov8原本的检测速率的基础上，提高模型的泛化能力和多元环境下番茄检测的精度。

公开(公告)号：CN113177578A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110365817.9

申请日：2021-04-06

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李欣怡 ,  高羽佳 ,  张友华 ,  夏川 ,  刘飞 ,  李家清 ,  张祯

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提出一种基于LSTM的农产品品质分类方法，包括以下步骤：A、使用农产品检测仪器，检测出农产品的外部特征ai与内部特征bi；B、从已有的数据中提取优质、合格、不合格三个标签样本数据，并将数据进行归一化处理；C、构建基于RF的特征选择框架，将处理好的16个特征变量送入基于RF的农产品品质特征选择模型中进行农产品品质的分类预测，得出特征重要性排序。本发明提出了一种基于LSTM的农产品品质分类方法，考虑了农产品在运输过程中品质的变化受时间特征的影响，并加入了Dropout算法对参数进行优化，从而提高模型的准确率。