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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明公开了一种果实成熟度检测方法及装置，方法包括：利用深度感知摄像头在夜间环境下采集果实图像；将所述果实图像输入预先训练的、基于特定MaskR‑CNN网络的夜间果实分割与成熟度检测模型，输出检测到的果实区域及成熟度信息，其中，所述特定MaskR‑CNN网络包括：通道增强特征金字塔网络CE‑FPN、指数移动平均EMA模块和预设分类损失函数。利用本发明实施例，能够显著提高在夜间低光照条件下的果实检测、分割和成熟度分类的准确性、效率、适应性和鲁棒性，可为夜间农业自动化采摘提供强有力的技术支持，特别是对于需要在夜间采摘以满足次日早市需求的作物，在农业领域具有较高应用价值。
主权项：1.一种果实成熟度检测方法，其特征在于，所述方法包括：利用深度感知摄像头在夜间环境下采集果实图像；将所述果实图像输入预先训练的、基于特定MaskR-CNN网络的夜间果实分割与成熟度检测模型，输出检测到的果实区域及成熟度信息，其中，所述特定MaskR-CNN网络包括：通道增强特征金字塔网络CE-FPN、指数移动平均EMA模块和预设分类损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 一种果实成熟度检测方法及装置
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