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申请/专利权人：四川农业大学
摘要：本发明提供一种基于改进卷积神经网络的枇杷生育时期自动识别方法，获取不同栽培方式、不同生育时期下的枇杷图像；标注图像并对图像进行数据增强，构建训练集、验证集和测试集；建立包含改进损失函数和注意力机制模块的YOLOv8卷积神经网络模型并训练；输入测试集的图像数据至训练好的模型，调整模型参数，得到最终的优化模型；将优化的卷积神经网络模型部署至手机APP，通过不同图像获取途径输入枇杷图像，得到枇杷的生育时期识别结果，并根据各个生育时期配备相应的农事管理指导方案，形成枇杷生育时期识别与相关农事管理软件，本发明的方法能实现生育时期的自动、准确识别，并为枇杷管理提供决策支持。
主权项：1.基于改进卷积神经网络的枇杷生育时期自动识别方法，包括：1收集枇杷图像：使用图不同的拍摄装置收集不同栽培方式下枇杷作物不同生育期的图像，图像中包括不同天气和光照下的生育期的关键识别部位；2图像预处理与数据集构建：对采集的图像数据进行预处理以扩大数据集，并用不同的编号标注图像中代表各生育时期特征的部分；3模型评价指标：根据一张枇杷图像中出现的多个生育时期特征，选择靠后的生育时期为准，模型以识别生育时期的准确度为评价指标；4训练和改进卷积神经网络模型：使用深度学习中的YOLOv8卷积神经网络模型，在此基础上用Focal-IOU替代CIOU损失函数、加入CA注意力机制，提高模型的识别精度和泛化能力，构建枇杷生育时期识别模型；5生育时期自动识别：将最终的优化模型部署至手机APP，并提供相应时期的农事指导，搭建出枇杷生育时期识别与相关农事管理软件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川农业大学 基于改进卷积神经网络的枇杷生育时期自动识别方法
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