公开(公告)号：CN118711055A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410748958.2

申请日：2024-06-11

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 翟梦林 ,  窦世卿 ,  严继池 ,  柴寿海 ,  张晓宇 ,  袁世馨

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLOv7‑tiny柑橘果实估产方法，属于计算机图像识别与农业智能监测领域，针对现存网络检测精度与检测速度不平衡问题，提出如下改进方法：在空间池化金字塔后添加了Biformer双层路由注意力机制，在颈部网络中将普通卷积替换为GSConv，并引入了VoVGSCSP模块，在主干网络中，用PConv替换简化后的ELAN高效层聚合网络，以提升检测精度并减少网络模型计算量；然后基于网络识别计数与人工计数，联合回归模型构建估产预测模型。本申请提供一种快速且准确的柑橘果实估产方法，能够应用于手机等便携设备进行实时识别，可减少计数误差、提高计数精度，为复杂环境下果实估产技术发展提供新思路。