摘要
本发明公开了一种露地瓜类的成熟度识别系统,包括服务器,用于执行露地瓜类成熟度的检测识别,所述服务器包括:图像采集模块,与服务器电性连接,用于拍摄露地瓜类生长情况;图像处理模块用于对采集的图像数据进行预处理;YOLOv5‑seg模型为进行深度学习训练后的高性能图像分割模型,通过对图像进行识别分类,提供详细的露地瓜类成熟度分析结果;数据库用于储存不同成熟度的露地瓜类图像,生成数据集,用作对YOLOv5‑seg模型进行训练。本发明通过高清摄像头获取露地瓜类图像,将深度学习实例分割模型应用在自动机器人系统中,系统通过视频调用YOLOv5‑seg模型进行推理,在不同复杂场景下自动检测到露地瓜类的位置,获取成熟度信息,并实现露地瓜类自动化采摘。
技术关键词
识别系统
图像处理模块
深度学习训练
图像采集模块
掩膜矩阵
网络
图像分割模型
检测头
生成数据集
自动机器人系统
服务器
果实
图像缩放
图像局部特征
实例分割模型
嵌入式硬件
特征提取能力
摄像装置
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割草机器人
视觉感知系统
导航定位系统
中央控制系统
控制底盘系统
深度学习模型
混淆方法
层级
深度学习训练框架
模块
OCR系统
视觉特征提取
语义特征提取
子模块
布局特征
身份识别系统
动作特征
图像分割
残差模块
身份识别方法
客户端
联邦学习方法
计算机可读指令
数据分布
服务器