(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211118083.5
(22)申请日 2022.09.14
(71)申请人 浙江大学
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘
路866号
(72)发明人 王俊 董成烨 韦真博 杜冬冬
王永维
(74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公
司 33200
专利代理师 林松海
(51)Int.Cl.
G06V 10/44(2022.01)
G06N 3/04(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01)
(54)发明名称
基于改进YOLO-X的浙贝母目标检测方法的
构建方法及应用
(57)摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO ‑X的浙贝
母目标检测方法的构建方法及应用, 属于农产品
检测领域, 本发明是以YOLO ‑X为基线模型的算法
改进, 主要是在YOLO ‑X的主干特征值提取网络
(CSPDarkNet ‑53) 的末端有效特征层输 出端嵌入
了一层膨胀系数为4的带填充 ( padding) 的空洞
卷积结构, 在不增加参数量、 计算量的同时, 扩大
了目标检测算法的感受野, 增加了其对尺度特征
的敏感度, 有效减少了YOLO ‑X目标检测算法对某
些等级浙贝母的误判概率, 提升了对浙贝母目标
检测的精度和速度。 另外本发明将多个待检测物
料集中拍摄、 处理并依次精准分级, 解决了现有
技术存在拍照频率高、 检测 效率低的问题, 促进
了其在中医药市场的发展, 同时还为其它类似产
品的无损检测提供了新思路。
权利要求书2页 说明书9页 附图5页
CN 115527040 A
2022.12.27
CN 115527040 A
1.一种基于改进YOLO ‑X的浙贝母多目标检测与分拣方法的构建方法, 其特征在于, 包
括以下步骤:
步骤 (1) : 将不同等级、 不同摆放姿态的浙贝母置于带有反光图层的黑箱底部的白板
上, 在漫反射光照的条件下, 使用相机拍摄数量相同的单目标图像和多目标图像, 多目标图
像中各类浙贝母数量相同, 多粒浙贝母呈单列化状且位于相 机视场中线位置, 以模拟在线
检测场景; 为避免丢失或扭曲目标特征, 将拍摄好的RGB图像的像素调整为3200*3200, 作为
浙贝母数据集, 按6:2:2的比例, 将数据集划分为训练集、 验证集、 测试集后, 对YOLO ‑X目标
检测算法进行训练、 验证和 测试;
步骤 (2) : 基于步骤 (1) 中的测试结果, 在YOLO ‑X目标检测算法的主干特征提取网络的
末端添加一层带 padding的空洞卷积结构, 经优化后, 空洞卷积结构的膨胀系数调整为 4;
步骤 (3) : 基于步骤 (1) 中浙贝母数据集的训练集与验证集, 对改进后的YOLO ‑X目标检
测算法进行训练并获得模型;
步骤 (4) : 基于步骤 (1) 中浙贝母数据集的测试集对步骤 (3) 所得模型进行测试, 采用
AP、mAP、F1以及FPS作为测试结果评价指标, 并基于该指标与其它目标检测算法进行对比,
通过对比改进 前后模型的检测效果图中的预测框对浙贝母的推断准确率及其贴合程度, 验
证改进YOLO ‑X的有效性;
步骤 (5) : 基于测试后且达到测试指标要求的目标检测模型, 利用检测平台末端执行结
构对物料进行分拣。
2.根据权利要求1所述的构建方法, 其特征在于, 步骤 (3) 中, 采取微调训练策略, 并将
在开源数据集COCO数据集上预训练好的模型yolo_x.pth文件的权重作为 改进后的YOLO ‑X
的初始权重; 冻结训练轮次设为50, 解冻训练轮次设为150, 学习率设为0.001, 冻结批尺寸
设为8, 非冻结批尺寸设为4; 基于上述训练策略, 在浙贝母训练集、 测试集上进 行迁移训练,
待训练满200轮次后, 从中挑出训练损失函数值最小的模型作为改进后的YOLO ‑X基于浙贝
母训练集训练所 得最优模型。
3.根据权利要求1所述的构建方法, 其特征在于, 步骤 (5) 中, 检测平台传送带搭载的待
检测物料依次触发位于传送带一侧的拍照光电传感器, 当该光电传感器触发次数达到预先
设定值N, 照 片中共有N个物料时, 相机对以上触发过该光电传感器的物料进 行抓拍; 照 片经
由目标检测算法进行 处理, 并根据处理结果更新位于传送带末端且在气嘴上方的光电传感
器的激活值, 当触发次数达到目标检测算法判定的数值时, 上位机向气嘴发送吹气信号, 气
嘴吹落与其编 码相同的物料至传送带另一侧的收集箱中; 其中, 第 i个光电传感器的激活值
Ai如公式 (1) 所示,
(1)
式中I为照片中物料的序号数, τi为传送带运动方向上, 小于物料 I的类别数的物料个
数。
4.根据权利要求3所述的构建方法, 其特征在于, 传送带上的两物料之间的距离大于黑
箱至传送带末端最后一个气嘴之间的距离, 以保证前一张照 片中的最后一个物料被吹落至
相应收集箱后, 再更新负责吹落下一张照 片中第一个物料所对应的吹气嘴上方的光电传感
器的激活值。权 利 要 求 书 1/2 页
2
CN 115527040 A
25.一种基于改进YOLO ‑X的浙贝母目标检测方法, 其特 征在于, 包括以下步骤:
步骤 (1) : 使用相机拍摄待检测的浙贝母图像;
步骤 (2) : 将浙贝母图像输入根据权利 要求2所述的基于改进YOLO ‑X的浙贝母目标检测
最优模型, 经该模型对浙贝母图像进行检测后, 输出 结果。
6.一种浙贝母在线检测与分拣设备, 其特征在于, 基于根据权利要求2所述的构建方法
得到的基于 改进YOLO ‑X的浙贝母目标检测最优模型, 搭建浙贝母在线检测设备, 并用于浙
贝母的在线检测与分拣。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 基于改进YOLO-X的浙贝母目标检测方法的构建方法及应用
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