摘要
本发明提供一种面向复杂姿态的小龙虾大小检测方法及装置,属于农产品检测领域,该方法包括:获取每只小龙虾图像数据;将每只小龙虾图像数据输入训练后的YOLOv11检测模型,输出每只小龙虾关键部位识别结果,根据关键部位识别结果确定对应的关键部位尺寸;将每只小龙虾关键部位尺寸以多维数据的时间序列形式,输入训练后的双层LSTM模型,输出每只小龙虾的整体尺寸,多维数据的维度与关键部位的数量对应,每只小龙虾对应一个时间步;其中,关键部位包括双眼、虾钳和虾头。该方法通过YOLOv11识别关键部位尺寸,有效避免蜷曲或交叠的状态下等场景大小检测准确度下降的问题,再通过LSTM学习输入输出之间的关系来捕捉关联性,从而提高小龙虾大小检测准确度。
技术关键词
大小检测方法
LSTM模型
时间序列形式
尺寸
非暂态计算机可读存储介质
大小检测装置
数据
图像采集模块
处理器
存储器
样本
数值
电子设备
间距
关系
场景
程序