一种基于深度学习和计算机视觉的串番茄成熟度检测方法

摘要

本发明涉及计算机视觉技术和串番茄成熟度检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习和计算机视觉的串番茄成熟度检测方法。该方法包括：建立基于深度学习的第一级SSD目标检测模型和第二级AlexNet目标检测模型；获取第一级SSD目标检测网络的最后一层输出的包含所有检测目标的位置及置信度信息的一级区域信息；计算待检测图像中的各检测目标在世界坐标系下的实际长度，并判断实际长度是否符合串番茄合格条件；获取第二级AlexNet目标检测网络的最后一层输出的包含该检测目标的所有单个果实的位置及置信度信息的二级区域信息；计算串番茄果实成熟度。本发明识别检测速度快、泛化能力强、可移植性较强，实现串番茄果实成熟度的实时检测。