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申请/专利权人：华南农业大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
摘要：本发明公开了一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，该方法包括：对柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理，并构建得到训练集；引入级联融合模块，基于YOLOv4‑CF神经网络结构框架构建识别模型；基于训练集训练识别模型，得到训练完成的识别模型；实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果。该系统存储有如上所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法。通过使用本发明，能够实时对柑橘花进行精确识别。本发明作为一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，可广泛应用于检测识别领域。
主权项：1.基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理，并构建得到训练集；引入级联融合模块，基于YOLOv4-CF神经网络结构框架构建识别模型；基于训练集训练识别模型，得到训练完成的识别模型；实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统
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