基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法技术

本发明专利技术涉及花卉识别领域，具体涉及一种基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，方法包括：构建盆栽花卉检测数据集，所述盆栽花卉数据集包括多个标注后的盆栽花卉图像；构建YOLOv5s_NMRH目标检测模型，所述YOLOv5s_NMRH目标检测模型在YOLOv5的基础上，Backbone部分采用NAM_MobileNetV3s骨干特征提取网络，Neck部分的上采样采用双线性插值法，Head部分采用添加了残差边的解耦检测头Res_decoupledHead；采用所述盆栽花卉检测数据集训练所述YOLOv5s_NMRH目标检测模型；利用训练后的YOLOv5s_NMRH目标检测模型识别待识别盆栽花卉图像中的盆栽花卉。本发明专利技术可以精确识别盆栽花卉的种类。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及花卉识别领域，具体涉及一种基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法。

技术介绍

1、在对花卉进行种植时，可以选择在温室内使用花盆种植，随着花卉市场的庞大需求，种植花卉存在着种类繁多及管理不便的问题，因此，优化盆栽花卉智能管理技术尤为重要。现有的智能管理技术一般是通过监测土壤湿度和空气温湿度等环境变量统一施加水肥，很显然，这种智能管理技术显然无法应对作物混种情况。

2、因此，亟需设计一种花卉智能识别方法，通过计算机视觉技术，对盆栽花卉进行智能识别和分类，以帮助决策系统根据不同种类花卉的习性和状态施加营养和水肥，从而为种植作物的自动化管理提供技术支持，利于推动无人化作物种植管理技术的发展。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，它可以精确识别盆栽花卉的种类。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是：一种基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，方法包括：

3、构建盆栽花卉检测数据集，所述盆栽花卉本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，</p>

8.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于深度学习的盆栽花卉智能识别方法，其特征在于，

5...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈从平，严转红，陈奔，徐志伟，张屹，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：