[发明专利]基于多任务深度学习的果园环境场景检测方法及终端在审
| 申请号： | 202310901547.8 | 申请日： | 2023-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN116935296A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 赵文锋;林暖晨;江政文;梁升濠;刘易迪;蓝海洋;黄袁爵;钟敏悦;李振源 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06V20/50 | 分类号： | G06V20/50;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度学习的果园环境场景检测方法及终端，方法包括采集果园环境图像并构建数据集；将果园环境图像输入至改进的MobileNetv3主干网络中，依次通过CBS层和改进的bneck模块得到输出特征图；输出特征图通过空间金字塔池SPP模块生成并融合不同尺度特征，通过特征金字塔网络FPN模块生成并融合不同语义层次特征；生成不同尺度特征和不同语义层次特征后的图像同时通过目标检测解码头和语义分割解码头进行解码，通过目标检测解码头得到检测目标，通过语义分割解码头分割出可行驶区域。本发明将语义分割和目标检测任务联合进行处理，从而实现了对果园可行驶区域、障碍物的同时识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 深度 学习 果园 环境 场景 检测 方法 终端 | ||
【主权项】：
暂无信息
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