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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明公开一种复杂果园环境下的果实检测方法及系统，包括：获取不同干扰环境下的果实图像，标注果实图像中的目标果实；提取果实图像的图像特征，并进行多尺度特征融合，对得到的融合特征图以逐像素方式进行重构，得到重构特征图；标注目标果实所在真实框在重构特征图上对应的正采样区域，根据真实框的标注信息确定正采样区域中每个空间位置的训练目标，由训练目标对果实检测模型进行训练；对待测果实图像采用训练后的果实检测模型得到目标果实识别结果。解决同色系背景及其它各种干扰而导致模型的识别难度大等问题，平衡果实检测时在时间和精度之间的关系，在保证检测精度的前提下，提高实时性。
主权项：1.一种复杂果园环境下的果实检测方法，其特征在于，包括：获取不同干扰环境下的果实图像，标注果实图像中的目标果实；提取果实图像的图像特征，并进行多尺度特征融合，对得到的融合特征图以逐像素方式进行重构，得到重构特征图；标注目标果实所在真实框在重构特征图上对应的正采样区域，根据真实框的标注信息确定正采样区域中每个空间位置的训练目标，由训练目标对果实检测模型进行训练；对待测果实图像采用训练后的果实检测模型得到目标果实识别结果；提取果实图像的图像特征包括：采用优化的残差网络提取图像特征，所述优化的残差网络为将残差网络中的每个卷积层替换为可切换空洞卷积，所述可切换空洞卷积为在卷积层之间引入扩张率参数，且利用添加空洞扩大感受野；对得到的融合特征图以逐像素方式进行重构包括：通过双向卷积添加特征地图，对每个特征点标注包围盒，根据包围盒的坐标得到包围盒在特征地图上对应的特征向量，采用双线性插值方法更新特征向量，遍历特征点后重构特征图；标注目标果实所在真实框在重构特征图上对应的正采样区域包括：获取当前层级的特征图负责预测的真实框在特征图上的对应区域，再以收缩因子进行收缩后得到正采样区域，正采样区域内的每一个空间位置为正样本，其它为负样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 一种复杂果园环境下的果实检测方法及系统
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