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申请/专利权人：云南大学
摘要：本发明公开了一种面向低计算资源装备的农田障碍物检测方法，包括以下步骤：步骤一：收集农田图像数据；步骤二：使用图像合成方法，将障碍物合成到农田图像数据中构建成带障碍物的农田图像目标检测数据集；步骤三：在Imagenet数据集上进行知识蒸馏的预训练，将大模型压缩成轻量级模型；步骤四：将轻量级模型作为backbone适应MaskR‑CNN框架中的FPN组件成为检测模型；步骤五：读取农田图像目标检测数据集，并使用数据增强，将检测模型在构建好的带障碍物的农田数据集进行微调；步骤六：将训练好的模型部署到低计算资源的农业装备。这样可以获得带障碍物的目标检测数据集以及适用于低计算资源装备的目标检测模型，实现农业设备自动检测障碍的智能化设计。
主权项：1.面向低计算资源装备的农田障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集农田图像数据并进行预处理；S2、选择一个图像数据集并对其进行前景分割，然后与农田图像数据进行合成，得到农田障碍物检测数据集；S3、建立检测模型并在S2选择的图像数据集上进行知识蒸馏的预训练，得到轻量化检测模型；S4、将轻量级模型作为骨干网络构建检测模型，利用农田障碍物检测数据集对检测模型进行微调；S5、将配置好的模型部署到低计算资源的农业装备。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南大学 面向低计算资源装备的农田障碍物检测方法
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