一种基于SwinTransformer的苹果成熟度检测方法

文档序号:37769369发布日期:2024-04-25 10:55阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于swin transformer的苹果成熟度检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer的苹果成熟度检测方法,其特征在于,步骤1中,根据苹果图像中苹果的大小、颜色、形状、纹理、质地特征,将苹果图像中的苹果按完全成熟、半成熟和未成熟三类标注框进行人工成熟度标注,由此得到数据集。

3.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer的苹果成熟度检测方法,其特征在于,步骤1中进行数据增强时,基于线性变换增强对比度方法,将线性变换增强对比度方法中的对比度值参数设为随机对比度值参数,将线性变换增强对比度方法中的亮度值参数设为随机亮度值参数,采用随机函数控制随机对比度值参数和随机亮度参数,由此完成对训练集、测试集、验证集中数据的增强。

4.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer的苹果成熟度检测方法,其特征在于,步骤2中,所述渐进特征金字塔网络afpn利用自适应空间融合操作来过滤多级融合过程中的特征。

5.根据权利要求1所述的一种基于swin transformer的苹果成熟度检测方法,其特征在于,步骤3中,每个训练周期的损失函数采用mpdiou损失函数。


技术总结
本发明公开了一种基于Swin Transformer的苹果成熟度检测方法,包括以下步骤:步骤1、获取苹果图像进行人工成熟度标注得到数据集;将数据集划分为训练集、验证集和测试集后进行数据增强;步骤2、生成改进的YOLOv8模型,改进的YOLOv8模型中Backbone骨干网络为Swin Transformer注意力机制模块,Neck部分为渐进特征金字塔网络AFPN;步骤3、利用训练集对改进的YOLOv8模型进行训练得到成熟度最佳预测模型;步骤4、将待检测的苹果图像输入至成熟度最佳预测模型得到苹果图像中各个苹果的成熟度。本发明可实现在开放场景下提高识别苹果成熟度的准确率。

技术研发人员:方子睿,周琼,张友华,郑安平,李明,薛佳毅,李紫萱,刘浩楠,彭冠仪
受保护的技术使用者:安徽农业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/4/24
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