公开(公告)号：CN115690776A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211344118.7

申请日：2022-10-31

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 赵汐璇 ,  姜子墨 ,  闫硕 ,  阚江明

IPC: G06V20/68 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/422 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级卷积神经网络识别香蕉果轴及香蕉串的方法，包括：构建包含香蕉果轴及香蕉串的香蕉样本图像数据集，进行数据增强；将MaskRCNN网络模型的主干网络ResNet替换为Mobile‑Net轻量级卷积神经网络，并进行图像特征提取FPN、掩膜预测分支、空洞卷积三方面的改进增强，得到Mask‑Mobile模型；通过迁移学习方法将Mask‑Mobile模型在COCO数据集的学习成果迁移到香蕉样本图像数据集，经过再次训练之后，得到Mask‑Mobile模型生成的权重文件；将Mask‑Mobile模型及权重文件部署到用于识别香蕉果轴及香蕉串的移动终端。本发明通过对MaskRCNN网络同时进行三种改进增强得到改进的识别模型，适合采摘机器人在香蕉采摘现场准确快速识别香蕉果轴及香蕉串。