一种基于轻量级YOLOv4的菠萝成熟度分析方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于轻量级YOLOv4的菠萝成熟度分析方法，包括，采集菠萝生长过程中的原始状态图像并进行筛选，将不符合预设规则的原始状态图像剔除，获得目标图像；根据菠萝的成熟度指标对不同成熟度目标图像的等级划分，自建获得菠萝成熟度图像数据集；将菠萝成熟度图像数据集输入改进的轻量级YOLOv4网络，输出获得菠萝成熟度判断结果。本发明使用更轻量级的MobileNet V3替换原网络的CSPDarknet53，改变了传统YOLOv4的特征提取网络，降低了网络的复杂度，减少了模型的计算量和参数量，同时提升了模型的精度和推理速度。

《一种基于轻量级YOLOv4的菠萝成熟度分析方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202310713033X，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为王骥;周涛;马晓慧;罗焕芝;覃嘉俊，申请日期为2023-06-16，公开（公告）日期为2023-11-21，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/68 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于轻量级YOLOv4的菠萝成熟度分析方法，包括，采集菠萝生长过程中的原始状态图像并进行筛选，将不符合预设规则的原始状态图像剔除，获得目标图像；根据菠萝的成熟度指标对不同成熟度目标图像的等级划分，自建获得菠萝成熟度图像数据集；将菠萝成熟度图像数据集输入改进的轻量级YOLOv4网络，输出获得菠萝成熟度判断结果。本发明使用更轻量级的MobileNet V3替换原网络的CSPDarknet53，改变了传统YOLOv4的特征提取网络，降低了网络的复杂度，减少了模型的计算量和参数量，同时提升了模型的精度和推理速度。

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