【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种作物籽粒识别，特别是涉及一种基于改进yolox的作物籽粒识别方法、装置及介质。
技术介绍
1、农业作物籽粒种类繁多，主要包括水稻、小麦、玉米、大豆、棉花、油菜、花生、马铃薯、大白菜和结球甘蓝等，农业作物籽粒个体识别是一种现代化的技术手段，主要应用于作物栽培和育种等领域。这项技术利用计算机图像处理技术，可以快速准确地识别出作物籽粒的数量，这种技术不仅提高了农作物的质量，也极大地降低了农业生产的成本，并促进了我国粮食在国际市场的竞争水平。
2、由于需要在规定的时间内完成作物籽粒数量的统计，所需大量人工统计，耗费大量人力物力。而在目前的实际运用中，科研人员主要通过相机拍摄的rgb图像进行图像处理技术，从而来识别作物籽粒数量。但是在作物籽粒表型的测量中能够提取的性状类型较少，还有些作物籽粒的表型特征尺寸较小，不足以检测图像中的所有籽粒，计数精度降和测量效率逐渐成为关注的重点。虽然半自主检测算法已经被开发出来，但全自动作物籽粒识别仍然不可用。因此，为了能够快速识别作物籽粒图像，需要一种高精度、高效率的全自动计数的方法
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于改进YOLOX的作物籽粒识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOX的作物籽粒识别方法，其特征在于：步骤2包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于改进YOLOX的作物籽粒识别方法，其特征在于，上述步骤3中包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOX的作物籽粒识别方法，其特征在于步骤1中对作物籽粒进行拍摄时，根据作物籽粒外观颜色的特点，调整背景板颜色并外加特定颜色可见光源同时工作。
5.根据权利要求3所述的基于改进YOLOX的作物籽粒识别方法，其特征在于步骤3中...
【技术特征摘要】
1.基于改进yolox的作物籽粒识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolox的作物籽粒识别方法，其特征在于：步骤2包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于改进yolox的作物籽粒识别方法，其特征在于，上述步骤3中包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于改进yolox的作物籽粒识别方法，其特征在于步骤1中对作物籽粒进行拍摄时，根据作物籽粒外观颜色的特点，调整背景板颜色并外加特定颜色可见光源同时工作。
5.根据权利要求3所述的基于改进yolox的作物籽粒识别方法，其特征在于步骤3中yolox主干网络包括focus模块和强特征提取模块，focus模块对融合后的图像进行采样，再经过强特征提取模块对采样的图像进行特征提取。
6.一种用于实现上述权利要求1-5任一项所述的基于改进yolox的作物籽粒识别方法的装置，其特征在于包括：图像采集模块，用于获取待识别作物籽粒均匀分布的三维点...
【专利技术属性】
技术研发人员：白冰，罗玉柱，左越，王宇，田淑娇，王建君，于晓宇，周悦，常艺潇，彭秀媛，苗羽，
申请(专利权)人：辽宁省农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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