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一种基于剪裁YOLOv3-SPP3的柑橘木虱检测与识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2021114187174
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021114187174 | 专利名称 | 一种基于剪裁YOLOv3-SPP3的柑橘木虱检测与识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T 7/00 (2017.01),G06V 10/82 (2022.01),G06V 10/762 (2022.01),G06V 10/774 (2022.01),G06V 10/25 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0495 (2023.01),G06N 3/082 (2 |
| 申请人 | 赣南师范大学 | 申请地址 | 江西省赣州市蓉江新区 |
| 发明人 | 申请日期 | 2021-11-26 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-09 14:12:09 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于剪裁YOLOv3‑SPP3的柑橘木虱检测与识别方法，包括如下步骤：采集农作物中柑橘木虱的图片数据；使用LabelImg软件制作柑橘木虱训练数据集；使用k‑means算法对柑橘木虱训练数据集的标注框进行聚类；在YOLOv3的骨干网络中加入三个空间金字塔池化模块，构成YOLOv3‑SPP3网络模型；用聚类得到的先验框替换YOLOv3‑SPP3网络模型原始的先验框；采用柑橘木虱训练数据集对YOLOv3‑SPP3网络模型进行稀疏训练、通道裁剪和层裁剪，然后对得到的YOLOv3‑SPP3网络模型进行微调；把待检测的柑橘木虱图像输入经过处理的YOLOv3‑SPP3网络模型中，得到柑橘木虱检测结果。利用本发明可以提高检测准确率、减少模型参数、减小计算量、提高检测速度，有利于模型嵌入在可移动设备上。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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