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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：
百度查询： 西藏大学 一种柑橘识别与计数方法
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