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一种柑橘识别与计数方法 

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申请/专利权人:西藏大学

摘要:本发明公开了一种柑橘识别与计数方法,涉及机器学习图像识别技术领域,包括:获取并分析柑橘园图像数据,记录柑橘数量和柑橘成熟度,构建训练集;训练柑橘识别神经网络;通过柑橘识别神经网络,对柑橘园进行柑橘计数,并分析柑橘成熟度。本发明实现了无人状态下的柑橘果实计数并判断果实成熟状态,使果园果实成熟程度变得可监控,填补了现有技术无法实时跟踪果实成熟度的空白,并且输出可靠度高,获得更可靠的识别结果,能帮助指导果园生产及其副产物综合利用开发,降低安全生产风险,提高产品收率,降低生产成本。

主权项:1.一种柑橘识别与计数方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取并分析柑橘园图像数据,记录柑橘数量和柑橘成熟度,构建训练集;S2、根据训练集,训练柑橘识别神经网络;所述柑橘识别神经网络包括:柑橘计数神经网络和柑橘成熟度分析神经网络;所述柑橘计数神经网络,用于根据柑橘园图像数据,处理得到柑橘数量;所述柑橘成熟度分析神经网络,用于根据柑橘园图像数据,分析得到柑橘成熟度;所述步骤S2包括以下分步骤:S2-1、根据训练集,通过剪枝算法,训练柑橘计数神经网络;S2-2、根据训练集,训练柑橘成熟度分析神经网络;所述柑橘计数神经网络为YOLOv3神经网络,包括N个卷积层,每个所述卷积层后均设置有一个BN层;每个所述BN层的传递函数均为: 其中,为所述BN层的输出数据,为所述BN层前相邻的卷积层的输出数据,为激活均值,为激活方差偏差值,为激活方差值,为权重参数,为偏置参数;所述步骤S2-1包括以下分步骤:S2-1-1、根据训练集,对柑橘计数神经网络进行稀疏训练;S2-1-2、提取并按从小到大的顺序排序处理柑橘计数神经网络中所有的BN层的权重参数值;S2-1-3、将前的权重参数值清零,为剪枝算法中预设的剪枝比率;S3、通过训练完成的柑橘识别神经网络,对柑橘园进行柑橘计数,并分析柑橘成熟度。

全文数据:

权利要求:

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