基于深度学习的茶叶做青程度分级方法、装置及电子设备

本申请涉及制茶技术领域，特别涉及一种基于深度学习的茶叶做青程度分级方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待使用的茶叶做青图像；将茶叶做青图像输入目标检测模型，目标检测模型输出变色的叶片，对提取到的变色叶片采用RGB颜色空间模型对茶叶叶片做青程度的做出判断，其中，目标检测模型包括：主干网络、颈部网络和检测头，主干网络用于提取茶叶做青图像的多个特征信息，颈部网络用于融合所多个特征信息，检测头基于融合后的特征信息定位茶叶做青图像中的叶片变色区域；最后通过RGB颜色空间模型对得到的变色的叶片进行色彩分割，通过分割的面积确定茶叶做青程度分级。由此，解决了相关技术无法保证茶叶质量，且存在成本高等问题。