公开(公告)号：CN115393715A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211028769.5

申请日：2022-08-24

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  青岛理工大学

Inventor： 郝凤琦 ,  高露露 ,  赵景波 ,  白金强 ,  许敬尧 ,  房桐 ,  胡振 ,  杜保帅

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的穴盘种子漏播检测方法，属于智慧农业的技术领域，利用改进的训练网络实现穴盘的识别分类任务；并且提供了一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，包括一种改进的注意力机制ResNet网络，通过添加注意机制模块，对经典的残差网络进行优化，构建了新的残差模块，并且通过引入CBAM注意力机制模块，来指导模型更专注于提取更多的信息特征，提高识别分类的准确率，从而提高穴盘育苗的机械化程度，为种苗移栽提供了技术支撑，促使经济作物种植逐渐工厂化，提高了经济作物的种植效率和经济效益。