(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 202210509461.6 (22)申请日 2022.05.10 (71)申请人 华南农业大 学 地址 510630 广东省广州市天河区五山路 483号华南农业大 学 申请人 人工智能与数字经济广东省实验室 （广州） (72)发明人 吕石磊　赵娅雯　李震　薛秀云　 洪添胜　姜晟　李锐尧　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 梁嘉朗 (51)Int.Cl. G06V 10/10(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06V 10/774(2022.01) G06T 3/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 3/60(2006.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量 级计算系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于YOLO的柑橘花朵花 苞识别方法及轻量级计算系统， 该方法包括： 对 柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理， 并构 建得到训练集； 引入级联融合模块， 基于YOL Ov4‑ CF神经网络 结构框架构建识别模型； 基于训练集 训练识别模型， 得到训练完成的识别模型； 实时 采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型， 输出识别结果。 该系统存储有如上所述基于YOL O 的柑橘花朵花苞识别方法。 通过使用本发明， 能 够实时对柑橘花进行精确识别。 本发 明作为一种 基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计 算系统， 可广泛应用于 检测识别领域。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115035280 A 2022.09.09 CN 115035280 A 1.基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 对柑橘花图像数据进行图像标注和 增强处理， 并构建得到训练集； 引入级联融合模块， 基于 YOLOv4‑CF神经网络结构框架构建识别模型； 基于训练集训练识别模型， 得到训练完成的识别模型； 实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型， 输出识别结果。 2.根据权利要求1所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法， 其特征在于， 所述对柑橘花 图像数据进行图像标注和 增强处理， 并构建得到训练集 这一步骤， 其具体包括： 基于采集设备获取柑橘花图像， 得到柑橘花图像数据； 基于label Img对柑橘花图像数据进行 标注， 得到带 标注图像数据； 对带标注图像进行翻转、 高斯模糊、 色域变换、 缩放尺寸并拼接的增强处理， 得到增强 后的数据集； 将增强后的数据集按照预设比例划分， 得到训练集和 测试集。 3.根据权利要求2所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法， 其特征在于， 所述引入级联 融合模块， 基于 YOLOv4‑CF神经网络结构框架构建识别模型这 一步骤， 其具体包括： 引入级联融合模块， 将YOLOv4 ‑CF神经网络结构框架中的CSPBlock进行替换并剪枝， 得 到识别模型； 所述识别模型包括输入层、 CBL模块、 级联融合模块、 特 征金字塔和检测头 。 4.根据权利要求3所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法， 其特征在于， 所述基于训练 集训练识别模型， 得到训练完成的识别模型这 一步骤， 其具体包括： 以训练集中的带 标注图像数据为输入， 真实标签为输出， 训练识别模型； 基于测试集对识别模型进行验证， 判断到识别结果准确率大于预设阈值， 得到训练完 成的识别模型。 5.根据权利要求4所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法， 其特征在于， 所述实时采集 柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型， 输出识别结果 这一步骤， 其具体包括： 实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型的输入层； 基于CBL模块， 根据预设维度对输入层的数据进行处 理， 提取不同层次的语义信息； 基于多尺度特征融合模块对不同层次的语义信息进行融合， 分离上下文特征信息， 得 到输出特征图； 基于特征金字塔对输出 特征图进行融合， 得到融合特 征； 基于检测头对融合特 征进行处 理， 输出识别结果。 6.根据权利要求5所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法， 其特征在于， 所述基于多尺 度特征融合模块对不同层次的语义信息进行融合， 分离上下文特征信息， 得到输出特征图 这一步骤， 其具体包括： 根据不同层次的语义信息进行 特征图提取， 得到不同尺度的特 征图； 基于多尺度特征融合层， 将不同尺度的特征图采样至同样大小并进行融合， 得到初步 特征； 基于通道混洗， 将初步特征图分组并组合得到初步特征矩阵， 将初步特征矩阵进行逆 转置并分组， 得到 输出特征图。 7.一种轻量级计算系统， 其特征在于， 存储有如权利要求6所述基于YOLO的柑橘花朵花权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115035280 A 2苞识别方法： Ultra96‑V2开发平台， 包括ARM处 理子系统和可编程逻辑部分； 所述ARM处 理子系统用于对图像数据进行处 理； 所述可编程逻辑部分用于对识别模型进行编译和存 储处理。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115035280 A 3