龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进Yolov6的田间稻飞虱细粒度识别方法，包括：S1、预处理稻飞虱白盘图像数据集；S2、扣取图像数据集中小虫图像；S3、分块预处理稻飞虱白盘图像；S4、通过改进的Yolov6训练分块子图像，使用Resnet50训练小虫图像；S5、使用训练得到的改进Yolov6与Resnet50构建先检测再分类流程，对稻飞虱细粒度识别。本发明提升识别准确率与精度，通过改进的Yolov6模型结合Resnet50的先检测后分类方法，有效提高了对稻飞虱细粒度特征的识别能力。此方法不仅能够准确检测出各类稻飞虱的存在，还能区分低龄若虫1‑2龄、3龄若虫、高龄若虫及雌雄虫态等多种虫态，显著改善了传统方法在这些细分问题上的准确性。
主权项：1.一种基于改进Yolov6的田间稻飞虱细粒度识别方法，其特征在于包括如下步骤：S1、预处理稻飞虱白盘图像数据集；S2、扣取图像数据集中小虫图像；S3、分块预处理稻飞虱白盘图像；S4、通过改进的Yolov6训练分块子图像，使用Resnet50训练小虫图像；S5、使用训练得到的改进Yolov6与Resnet50构建先检测再分类流程，对稻飞虱细粒度识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于改进Yolov6的田间稻飞虱细粒度识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号