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题名基于深度学习的甘蔗茎节识别方法
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作者
丘刚玮
唐伟萍
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机构
广西农业职业技术大学信息工程学院
广西电力职业技术学院汽车与交通工程学院
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出处
《广西糖业》
2024年第5期354-359,共6页
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基金
广西农业职业技术大学自然科学与技术开发计划项目(XKJ2357)。
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文摘
甘蔗茎节识别是实现切种机对甘蔗精准切种的重要步骤。高效的甘蔗茎节识别定位能帮助甘蔗切种机提高茎节识别精度、保护蔗芽及减少刀具磨损。文章通过实地调研和文献查阅,了解识别甘蔗茎节特征的方法,分析深度学习在计算机视觉领域的应用效果,旨在实现对甘蔗茎节表面特征进行精准快速高效识别,并基于YOLOv5模型建立智能识别卷积神经网络模型,提出一种甘蔗茎节识别方法(甘蔗茎节识别模型),通过收集的甘蔗训练图像对模型进行训练,并在测试集上验证。训练和测试结果表明,建立的甘蔗茎节识别模型可准确识别甘蔗茎节,识别准确率达90.2%,召回率达90.1%,可在智能化甘蔗切种机开发中参考应用。
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关键词
甘蔗切种
茎节识别
深度学习
YOLOv5模型
快速准确定位
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分类号
S566.1
[农业科学—作物学]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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