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基于轻量化YOLOv4对不同遮挡程度成熟番茄果实的识别
1
作者
李文峰
胡世康
+3 位作者
杨琳琳
李仁智
徐蕾
郑嘉鑫
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期184-189,共6页
【目的】提出一种基于改进YOLOv4成熟番茄果实识别方法,以解决采摘智能机器人识别中广泛存在的因枝叶遮挡而导致识别不准确的问题。【方法】利用深度学习算法,在卷积神经网络YOLOv4算法中引入轻量化模块Mobilenetv2、Mobilenetv3和Ghost...
【目的】提出一种基于改进YOLOv4成熟番茄果实识别方法,以解决采摘智能机器人识别中广泛存在的因枝叶遮挡而导致识别不准确的问题。【方法】利用深度学习算法,在卷积神经网络YOLOv4算法中引入轻量化模块Mobilenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet,对遮挡程度小于35%、35%~65%以及超过65%的成熟番茄果实进行特征提取和识别分析。【结果】3种YOLOv4轻量化模块对遮挡面积小于65%的番茄果实的识别率超过90%。Ghostnet-YOLOv4算法在3种模块中识别率最高、表现最稳定,平均识别率为94.41%,检测速度为0.012 s;该算法对遮挡面积大于65%的果实识别率明显优于其他2种算法。3种算法的识别率均随遮挡程度的提高而下降。【结论】Ghostnet-YOLOv4算法识别率高、速度快,可用于番茄果实的识别,且优势更为明显。本研究可以为采摘机器人的采摘策略提供更好的思路和技术基础。
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关键词
番茄识别
YOLOv4
不同遮挡程度
轻量化网络
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题名
基于轻量化YOLOv4对不同遮挡程度成熟番茄果实的识别
1
作者
李文峰
胡世康
杨琳琳
李仁智
徐蕾
郑嘉鑫
机构
云南农业大学机电工程学院
出处
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期184-189,共6页
基金
云南省重大科技专项计划(202202AE090021)
云南省科技计划重点项目(202401AS070004)。
文摘
【目的】提出一种基于改进YOLOv4成熟番茄果实识别方法,以解决采摘智能机器人识别中广泛存在的因枝叶遮挡而导致识别不准确的问题。【方法】利用深度学习算法,在卷积神经网络YOLOv4算法中引入轻量化模块Mobilenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet,对遮挡程度小于35%、35%~65%以及超过65%的成熟番茄果实进行特征提取和识别分析。【结果】3种YOLOv4轻量化模块对遮挡面积小于65%的番茄果实的识别率超过90%。Ghostnet-YOLOv4算法在3种模块中识别率最高、表现最稳定,平均识别率为94.41%,检测速度为0.012 s;该算法对遮挡面积大于65%的果实识别率明显优于其他2种算法。3种算法的识别率均随遮挡程度的提高而下降。【结论】Ghostnet-YOLOv4算法识别率高、速度快,可用于番茄果实的识别,且优势更为明显。本研究可以为采摘机器人的采摘策略提供更好的思路和技术基础。
关键词
番茄识别
YOLOv4
不同遮挡程度
轻量化网络
Keywords
tomato recognition
YOLOv4
different occlusion degree
lightweight network
分类号
S641.209.9 [农业科学—蔬菜学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量化YOLOv4对不同遮挡程度成熟番茄果实的识别
李文峰
胡世康
杨琳琳
李仁智
徐蕾
郑嘉鑫
《云南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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