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摘要：本发明提供基于轻量级均衡特征融合的苜蓿杂草检测方法及系统，属于计算机视觉目标检测技术领域。包括：在云服务器设备和图像处理设备上均部署轻量级层次多路径均衡特征融合的细粒度苜蓿杂草检测模型；云服务器设备获取原始图像集，对原始图像生成标签，对各原始图像作增强处理得到增强图像；利用原始图像和增强图像建立数据集，基于数据集中的样本划分出训练集、验证集和测试集；云服务器设备利用训练集训练细粒度苜蓿杂草检测模型，利用验证集验证，利用测试集评价模型性能；云服务器设备将优化后的模型的权重参数传输至图像处理设备；图像处理设备利用云服务器设备传输的权重参数进行模型更新，实时采集的图像进行苜蓿杂草实时检测。
主权项：1.一种基于轻量级均衡特征融合的苜蓿杂草检测方法，其特征在于，包括：步骤S1，在云服务器设备和图像处理设备上均部署轻量级层次多路径均衡特征融合的细粒度苜蓿杂草检测模型，所述细粒度苜蓿杂草检测模型包括图像预处理输入层、主干网络特征提取层、轻量级层次多路径均衡特征融合层、检测头部；步骤S2，所述云服务器设备获取原始图像集，对所述原始图像生成标签，并进一步对各所述原始图像作增强处理得到增强图像，所述标签为图像中所有杂草所在位置和杂草所在位置对应的杂草类别的描述序列；利用所述原始图像和所述增强图像建立数据集，基于所述数据集中的样本划分出训练集、验证集和测试集；步骤S3，所述云服务器设备利用所述训练集训练所述细粒度苜蓿杂草检测模型、并利用损失函数优化模型参数权重，得到优化后的模型，利用所述验证集验证所述优化后的模型，利用所述测试集评价模型性能；步骤S4，所述云服务器设备将所述优化后的模型的权重参数传输至所述图像处理设备；步骤S5，所述图像处理设备利用所述云服务器设备传输的所述权重参数进行模型更新，利用更新后的模型对图像采集设备实时采集的图像进行苜蓿杂草实时检测。
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百度查询： 宁夏大学 一种基于轻量级均衡特征融合的苜蓿杂草检测方法及系统
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