一種基于深度學(xué)習(xí)與圖像處理結(jié)合的葡萄果梗識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210358217.4 申請日 -
公開（公告）號 CN114693658A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114693658A 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/70（2017.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 何季剛;高宏力;曹洋;由智超;郭亮;李世超;鄧斌;陳昱呈 申請（專利權(quán)）人 西南交通大學(xué)
代理機構(gòu) 成都正象知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 -
地址 610031四川省成都市二環(huán)路北一段
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)與圖像處理結(jié)合的葡萄果梗識別方法，包括以下步驟：步驟一，采集果梗圖片數(shù)據(jù)；步驟二，獲取果梗識別模型；步驟三，獲取果梗區(qū)域坐標(biāo)；步驟四，圖像處理；步驟五，獲取果梗坐標(biāo)；所述步驟一中，使用Intel RealSense系列相機采集帶有果梗的葡萄生長圖片；所述步驟二中，采用Pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架進行yolov5模型的訓(xùn)練；所述步驟四中，可以通過grabcut分割算法來提高圖像分割的效果；本發(fā)明通過葡萄果梗識別模型可以實現(xiàn)對葡萄果梗的自動識別，通過結(jié)合圖像處理技術(shù)，解決自然果園場景下葡萄果梗因光照強度不同、枝葉遮擋等因素導(dǎo)致識別困難的問題，相較于現(xiàn)有的葡萄果梗識別方法，有效地提高了識別的成功率和識別精度。