摘要
本发明属于农业技术领域,尤其涉及多源障碍物识别方法、检测装置及检测系统。通过对图像进行采集,并对图像数据集进行预处理,将预处理后的图像数据集分成第一图像数据集、第二图像数据集,且通过将第一图像数据集引入YOLOv10n网络模型进行训练,并引入第二图像数据集进行障碍物识别率验证;若障碍物识别率低于阈值,则重新获取图像数据集进行模型训练以及验证;使得本方法能够自动识别障碍物信息,采用YOLOv10n网络模型,以提升对于障碍物特征识别能力,进一步提升障碍物的识别准确度。
技术关键词
数据
障碍物识别方法
池化特征
注意力模型
障碍物检测系统
系统芯片
障碍物检测装置
加权特征
输出预警信息
网络模型训练
通信接口
模型训练模块
图像获取模块
图像缩放
农业技术
采集设备
系统为您推荐了相关专利信息
智能交互系统
VR眼罩
创建子系统
多用户交互
数据处理平台
判断方法
文本分类模型
深度神经网络
编码模块
非暂态计算机可读存储介质
速度估计方法
White模型
剪切模量
介质
油气资源勘探技术
神经网络预测模型
动态预测方法
火电厂脱硫系统
脱硫吸收塔
设备状态参数
长短期记忆网络
非易失性存储介质
时序特征
电力
超参数