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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv5模型的核桃果实图像处理方法、系统及存储介质。所述方法包括：获取无人机采集核桃产区中的待处理核桃果实成像数据；将所述待处理核桃果实成像数据输入至改进YOLOv5模型，其中，所述改进YOLOv5模型的主干网络部分包括跨空间学习的多头自注意力机制，特征提取部分包括稀疏连接的渐进式特征融合金字塔结构的特征融合模块；获取经过所述改进YOLOv5模型处理后输出的目标核桃果实成像数据，以基于所述目标核桃果实成像数据对所述核桃产区中的核桃果实情况进行分析。旨在解决如何减小机载边缘计算平台处理核桃果实图像时的算力的问题。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5模型的核桃果实图像处理方法，其特征在于，应用于机载边缘计算平台，所述方法包括以下步骤：获取无人机采集核桃产区中的待处理核桃果实成像数据；将所述待处理核桃果实成像数据输入至改进YOLOv5模型，其中，所述改进YOLOv5模型的主干网络部分包括跨空间学习的多头自注意力机制，特征提取部分包括稀疏连接的渐进式特征融合金字塔结构的特征融合模块；获取经过所述改进YOLOv5模型处理后输出的目标核桃果实成像数据，以基于所述目标核桃果实成像数据对所述核桃产区中的核桃果实情况进行分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 基于改进YOLOv5模型的核桃果实图像处理方法、系统及存储介质
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