摘要
本发明公开了基于果园RGB地图瓦片的果树全局定位与种植行识别方法、系统及其存储介质,属于果树图像处理技术领域,步骤:获得阴天和晴天不同光照条件下的果园图像,进行预处理以形成地图瓦片样本数据;采用基于YOLO‑V8深度学习神经网络的目标检测方法对样本数据进行训练,获得瓦片尺度下果实识别模型;获得果园RGB地图并生成地图瓦片,使用训练好的果树识别模型对地图瓦片进行果树识别与标记形成识别框集合,并对识别框集合进行全局融合处理;基于全局融合处理后的识别框集合,进行边界处果树行向扫描与行的合并,以实现种植行识别,能够解决大面积果园的果树识别、定位与果树行识别问题。
技术关键词
地图瓦片
行识别方法
果树识别
深度学习神经网络
果园图像
生成地图
无人机
数据
卷积神经网络模型
果实
标记
相机
样本
随机梯度下降
模型训练模块
光照
图像处理技术
定义
系统为您推荐了相关专利信息
智能图像识别方法
设备运行状态
牵引变电所
特征提取单元
变电所设备
Hopfield神经网络
装备
深度强化学习
决策系统
资源
深度学习神经网络
船舶
前馈神经网络
注意力机制
电池
碳纤维复合芯导线
实时健康监测
实时监测数据
电气特征
Softmax函数