摘要
本发明公开了一种苹果成熟度和损伤程度实时检测方法,包括以下步骤:S1、使用生成对抗网络扩充数据;S2、将AppleLite模型的主体卷积神经网络轻量化;S3、利用模型剪枝技术压缩模型;S4、利用知识蒸馏压缩模型;S5、在AppleLite模型中添加卷积块注意力模块;S6、结合目标检测模型定位目标。本发明采用上述的一种苹果成熟度和损伤程度实时检测方法,基于AppleLite苹果实时检测模型,聚焦实际生产环境下对苹果成熟度和损伤程度的检测要求,兼顾实时性和计算效率,平衡数据不充分和数据精度间的矛盾,通过对现有技术有针对性的优化组合,结合实际需求,改进和集成已有方法,有效解决了生产场景中的现实问题。
技术关键词
实时检测方法
模型剪枝
注意力机制
生成对抗网络
图像
深度卷积神经网络
教师
区域建议网络
矩阵
学生
加权特征
蒸馏
随机噪声
通道
滑动窗口
数据
浮点数
冗余
信道
系统为您推荐了相关专利信息
障碍物地图
双目相机
协处理器
数据
AGV控制技术
缺陷智能
数据输出系统
数据管理模块
图像处理模块
光谱分析装置
舌体图像
薄板样条
多光谱相机
非刚性图像配准
图像颜色信息