公开(公告)号：CN117710966B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410033472.0

申请日：2024-01-10

申请人： 青岛农业大学

发明人： 杨丽丽 ,  王东伟 ,  刘程熳 ,  王长龙 ,  张广兴 ,  任德港 ,  左百强

IPC分类号： G06V20/68 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于YOLOv7‑MEF模型的玉米籽粒品质检测方法，属于玉米籽粒品质检测领域，采集玉米籽粒图像数据，并将采集到的玉米籽粒图像数据划分为正常、发霉、破损和发芽4个等类别，通过对图像进行标注和增强，构建数据集；然后构建YOLOv7‑MEF模型，以YOLOv7‑tiny模型作为基础模型，采用MobileNetV3替代原模型的特征提取主干网络，并融合了ESE‑Net加强特征提取，Focal‑EIoU Loss优化原损失函数，并对模型进行训练，以具备精度高、检测速度快、模型尺寸小等特点；本方案对农业生产中进行快速无损的按需分类玉米籽粒起到良好的基础性作用，精度高、检测速度快；对于嵌入到移动终端设备的现场工作环境中也具有较好的检测效果，具有广泛的实际应用和开发价值。

公开(公告)号：CN117710966A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410033472.0

申请日：2024-01-10

申请人： 青岛农业大学

发明人： 杨丽丽 ,  王东伟 ,  刘程熳 ,  王长龙 ,  张广兴 ,  任德港 ,  左百强

IPC分类号： G06V20/68 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于YOLOv7‑MEF模型的玉米籽粒品质检测方法，属于玉米籽粒品质检测领域，采集玉米籽粒图像数据，并将采集到的玉米籽粒图像数据划分为正常、发霉、破损和发芽4个等类别，通过对图像进行标注和增强，构建数据集；然后构建YOLOv7‑MEF模型，以YOLOv7‑tiny模型作为基础模型，采用MobileNetV3替代原模型的特征提取主干网络，并融合了ESE‑Net加强特征提取，Focal‑EIoU Loss优化原损失函数，并对模型进行训练，以具备精度高、检测速度快、模型尺寸小等特点；本方案对农业生产中进行快速无损的按需分类玉米籽粒起到良好的基础性作用，精度高、检测速度快；对于嵌入到移动终端设备的现场工作环境中也具有较好的检测效果，具有广泛的实际应用和开发价值。