一种籽棉的杂质分类识别方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110417938.3
IPC分类号：B07C5/342
申请日期：
2021-04-19
申请人：
济南大学

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著录项信息

专利名称	一种籽棉的杂质分类识别方法及系统
申请号	CN202110417938.3	申请日期	2021-04-19
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-25	公开/公告号	CN113019993A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	B07C5/342 ? IPC结构图谱： B 作业；运输 B0 分离；混合 B07 将固体从固体中分离；分选 B07C 邮件分拣；单件物品的分选，或适于一件一件地分选的散装材料的分选，如拣选（专门适用于特定用途的并已包含在其他类的，参看有关的类，如A43D 33/06、B23Q 7/12） B07C5/00 按照物品或材料的特性或特点分选，例如用检测或测量这些特性或特点的装置进行控制；用手动装置，例如开关，来分选（仅用手工的分选入B07C 7/00；用筛，过滤，筛选或用气流或适用于散装材料的其他干式分离法将固体从固体中分离入B07B；硬币的分选入G07D）〔3〕 B07C5/34 根据其他特殊性质来分选 B07C5/342 根据光学性质，如颜色	IPC分类号	B;0;7;C;5;/;3;4;2查看分类表>
申请人	济南大学	申请人地址	山东省济南市南辛庄西路336号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	济南大学	当前权利人	济南大学
发明人	张成梁;李天慧;郝广法;丁博峰
代理机构	北京高沃律师事务所	代理人	韩雪梅

摘要

本发明涉及一种籽棉的杂质分类识别方法及系统，该方法包括：获取机采籽棉含杂图像形成的数据集；构建籽棉杂质分类识别模型并确定籽棉杂质分类识别模型的损失函数；籽棉杂质分类识别模型为YOLO v4网络模型，损失函数包括边界框回归损失函数、边界框置信度损失函数和目标分类损失函数；基于损失函数，以darknet53作为架构，采用数据集对籽棉杂质分类识别模型进行训练，得到训练好的籽棉杂质分类识别模型；获取待识别的籽棉含杂图像；将待识别的籽棉含杂图像进行杂质分割，输出分割后的杂质图像；将分割后的杂质图像输入训练好的籽棉杂质分类识别模型，输出杂质的分类识别结果。本发明可以实现对籽棉的杂质进行分类识别，同时识别准确度高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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