公开(公告)号：CN116682012A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310669373.7

申请日：2023-06-07

Applicant: 扬州大学

Inventor： 张正华 ,  邵明 ,  唐龙骏 ,  高君 ,  廖瑾薇 ,  蔡涵杰 ,  李斌

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5的单穗小麦赤霉病感染率检测方法，属于图像识别与病害检测领域，包括以下步骤：收集单穗小麦病害图像，对收集的病害图像通过数据增强对图像数量进行扩充；对病害图像进行YOLOv5格式的标注并标记病害类别，形成单穗小麦赤霉病数据集；训练基于YOLOv5的单穗小麦病害检测模型；根据输入的单穗小麦赤霉病图像，计算单穗小麦检测框面积与单穗小麦患病部分检测框的面积；根据两框面积的IOU值计算感染率。本发明通过机械视觉的方法实现了单穗小麦赤霉病感染率的自动计算，提高了单穗小麦赤霉病感染率计算的智能化水平，能够满足移动端和实时性的要求，拥有更快的检测速度。