一种基于改进YOLOv4的苗期水稻田边界目标识别方法

    公开(公告)号:CN113378753A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110700764.1

    申请日:2021-06-23

    Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv4的苗期水稻田边界目标识别方法,包括以下步骤:(1)获取自动导航拖拉机在稻田工作的环境图像,得出数据集;(2)对YOLOv4网络模型的锚框参数值进行修改,选择精度最高的聚类结果作为YOLOv4网络的锚框参数值;(3)基于YOLOv4算法构建改进的YOLOv4结构,得到改进YOLOv4模型;(4)对改进YOLOv4模型进行训练,得到最优的改进YOLOv4模型;(5)将自动导航拖拉机在工作过程中获取的实时视频,解码转为实时图像,输入步骤(4)中所述的最优的改进YOLOv4模型,最优的改进YOLOv4模型输出目标识别结果。本发明实现对苗期水稻田的边界障碍物进行识别和定位,提高拖拉机自动导航系统的环境感知能力,提高拖拉机自动导航作业安全性。

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