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水稻叢自動偵測標記模型

模型概述

本模型基於 YOLO V7 架構,經過訓練標註數百張水稻空拍影像,能夠精確地在影像中識別並以矩形框標示水稻叢的位置。該模型的應用旨在提高水稻田間管理的效率,通過自動化的影像分析技術,農民能夠快速獲取水稻叢的位置信息,從而進行精準的田間操作和監測,提升作物管理的精度與效果,最終實現增產增收的目標。

電腦需求

  • 需配有 Nvidia 顯卡,並已安裝 CUDA、Anaconda

輸入資料格式

  • 影像(要俯拍的)

輸出

  • 偵測物件矩形框(會加在輸入影像上面,不同分類是不同的色框)

使用步驟

  1. 使用 Anaconda 建立虛擬環境
  2. 根據安裝的 CUDA 版本下載 PyTorch
    前往網址 PyTorch 安裝頁面 並下載對應版本。
  3. 解壓縮下載的檔案
    將下載的檔案解壓縮,獲得一資料夾。
  4. 移動至檔案資料夾
    打開 Anaconda 終端並將當前路徑移動至下載的資料夾。
  5. 安裝所需套件
    執行以下指令以安裝所需的 Python 套件: ```bash pip install -r requirement.txt
  6. 準備影像資料 將需要辨識的影片放入 source 資料夾中。
  7. 執行模型 執行以下指令以啟動模型辨識: python rtsp_yolo7_1.py
  8. 查看辨識結果 辨識結果會以文字檔的形式儲存在 result 資料夾中,檔案名為執行時的日期與時間。

Data and Resources

基礎工具

  • 水稻叢yolo-exp012

    以RGB的無人機影像訓練,用以偵測水稻叢 輸出結果以矩形顯示,上方數字表示機器認定為水稻叢的信心度

應用模型

  • yolo水稻叢-exp0125

    將版本根據使用者體驗進行優化處理 1. 解決誤判雜草的問題 2. 原始參數,輸出的矩形為綠色,與水稻叢過於接近不易辨識,本版本已修改

Additional Info

Field Value
Last Updated October 11, 2024, 16:39 (+0800)
Created June 11, 2024, 18:07 (+0800)

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