一种基于改进SSD深度学习模型的苹果边界框识别方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN202111407156.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114049628A | 公开（公告）日 | 2022-02-15 |
| 申请公布号 | CN114049628A | 申请公布日 | 2022-02-15 |
| 分类号 | G06V20/68（2022.01）I;G06V10/22（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/75（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈伟;朱志宇;宦震;刘涛 | 申请（专利权）人 | 镇江大全现代农业发展有限公司 |
| 代理机构 | 北京锦信诚泰知识产权代理有限公司 | 代理人 | 丁涛 |
| 地址 | 212211江苏省镇江市扬中市新坝镇雷公岛 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请公开了一种基于改进SSD深度学习模型的苹果边界框识别方法和装置，所述方法包括：针对每张苹果图像，获取特征图及特征图的真实框及先验框集合；针对一个先验框，划分多个微小先验框；计算每个微小先验框与特征图的真实框的第一交叠率；获取每张苹果图像的特征图的最佳匹配边界框；获取每个微小先验框的预测框；计算每个微小先验框的预测框与特征图的真实框的第二交叠率；获取每张苹果图像的特征图的最优边界框；获取苹果图像训练集，包括每张苹果图像的特征图的最佳匹配边界框和最优边界框；构建改进SSD深度学习模型；获取苹果实时图像；获取苹果边界框及中心点坐标。本申请在采摘苹果时，对苹果边框识别效率高，准确率高。 |
