基本信息:
- 专利标题： 一种基于改进YOLOv10的轻量化番茄成熟度检测方法
- 申请号：CN202411828483.4 申请日：2024-12-12
- 公开(公告)号：CN119888477A 公开(公告)日：2025-04-25
- 发明人： 杨传颖 , 陈健营 , 敖乐根 , 石宝
- 申请人： 内蒙古工业大学
- 申请人地址： 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区
- 专利权人： 内蒙古工业大学
- 当前专利权人： 内蒙古工业大学
- 当前专利权人地址： 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区
- 代理机构： 西安智大知识产权代理事务所
- 代理人： 段俊涛
- 主分类号： G06V20/10
- IPC分类号： G06V20/10 ; G06V10/10 ; G06V10/25 ; G06V10/44 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/0495 ; G06N3/082
摘要：
本发明公开了一种基于改进YOLOv10的轻量化番茄成熟度检测方法，拍摄获取真实场景下不同成熟度的番茄图像，并进行番茄成熟度类别信息标注和数据集划分；构建检测模型，在YOLOv10基础上，使用轻量化网络结构MobileNetV4替换YOLOv10原有的主干网络部分，采用融合改进的跨尺度特征融合模块CCFM替换YOLOv10原有的特征融合模块，引入混合通道注意力机制MLCA；利用划分的训练集训练检测模型，并将采集的番茄图像输入训练完成的检测模型中，得到带有番茄成熟度类别信息标记框的图像。本发明能够在复杂农业场景下实现对多尺度番茄目标的高效检测，尤其针对叶片遮挡、果实重叠以及同簇果实成熟度不同等实际问题，显著提升检测精度和可靠性。