[发明专利]一种基于yolov5的蔬菜种类检测与识别方法在审
| 申请号： | 202011547550.7 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112668445A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 段连元 | 申请（专利权）人： | 南京泓图人工智能技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津垠坤知识产权代理有限公司 12248 | 代理人： | 王忠玮 |
| 地址： | 210019 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于yolov5的蔬菜种类检测与识别方法，包括模型训练过程和模型应用过程，模型训练过程步骤如下：准备包含各类蔬菜的照片数据；标注照片数据中的蔬菜区域的类别，采用边框框出蔬菜区域，定义此边框为真实的边框；将标注好的照片数据输入YOLOv5网络模型进行训练，得到训练结果并获得模型权重文件。本发明能够自动检测识别蔬菜，可以方便超市和菜市场对蔬菜的管理，减少资源的消耗，同时提高工作效率，本发明同时具备较高的准确率和实时性，为蔬菜市场提供高效的管理办法，使得买家在购买蔬菜时，不需要工作人员的帮助就可以自动完成购买活动，提高蔬菜购买的效率，减少市场管理资源的消耗，加速智能信息时代的经济发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov5 蔬菜 种类 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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