摘要
本发明提供一种基于改进的YOLOv7‑tiny柑橘果实估产方法,属于计算机图像识别与农业智能监测领域,针对现存网络检测精度与检测速度不平衡问题,提出如下改进方法:在空间池化金字塔后添加了Biformer双层路由注意力机制,在颈部网络中将普通卷积替换为GSConv,并引入了VoVGSCSP模块,在主干网络中,用PConv替换简化后的ELAN高效层聚合网络,以提升检测精度并减少网络模型计算量;然后基于网络识别计数与人工计数,联合回归模型构建估产预测模型。本申请提供一种快速且准确的柑橘果实估产方法,能够应用于手机等便携设备进行实时识别,可减少计数误差、提高计数精度,为复杂环境下果实估产技术发展提供新思路。
技术关键词
估产方法
果实
网络
注意力机制
柑橘果树
农业智能
柑橘产量
数据
训练集
便携设备
精度
样本
金字塔
图像
多角度
手机
场景
模块
重构
语义
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安全监管
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阀门装置
指令生成方法
摘要
特征向量空间
计算机设备
指令生成系统