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题名基于特征提取改进YOLOv3算法的马铃薯畸形识别
被引量：2
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作者
王琦
王关平
吴晨光
张文瀚
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机构
甘肃农业大学机电工程学院
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出处
《农业装备与车辆工程》
2024年第1期7-11,33,共6页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(32201663)
甘肃省高等学校创新基金项目(2020A-050)
+1 种基金
甘肃农业大学青年导师基金项目(GAU-QDFC-2019-10)
西北中药材全程机械化科研基地建设项目(2109-000000-20-01-199092)。
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文摘
马铃薯畸形严重影响其商品价值,畸形剔除成为马铃薯产后售前的核心工作步骤之一。目前,该环节主要依靠人工目测进行,劳动消耗量大、投入成本高,精准、高效的自动检测技术亟待开发。近年来,机器视觉在物体外观及特性识别领域引起广泛关注,而马铃薯畸形属于马铃薯形态特征,故在获取马铃薯外形照片的基础上,采用改进的YOLOv3算法对马铃薯畸形进行识别。使用注意力特征金字塔替换YOLOv3算法中的特征金字塔,克服了特征融合过程中的干扰,增强网络的深层特征提取,并优化了特征表达,进而达到提升畸形检测精度、可靠性的目的。实验结果表明,改进的YOLOv3算法相比改进前精确率提升2.68%,F1精度提升2.31%,mAP提升3.34%,针对深层特征的检测能力明显增强。该算法高效、精准,为马铃薯畸形检测提供了一种更优的智能检测方法。
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关键词
马铃薯畸形
YOLOv3算法
注意力特征金字塔
深度学习
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Keywords
potato malformation
YOLOv3 algorithm
attention characteristic pyramid
deep learning
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名马铃薯畸形薯形成原因及防治措施分析
被引量：1
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作者
柏宇龙
金晓珍
张存英
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机构
曲靖市师宗县葵山镇农业综合服务中心农业办
曲靖市师宗县彩云镇农业服务中心
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出处
《农技服务》
2016年第16期74-,共1页
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文摘
由于科技的进步,导致马铃薯脱毒技术变得越来越成熟,并逐渐完全取代常规种薯,导致马铃薯产量大量提高。然而大家在产量提高的情况下却忽略了一个问题,即马铃薯在生长过程中块茎常常会出现畸形薯,特别是在每年的春季栽培时,缺水又高温,畸形薯出现的占比很高,影响了商品的销售,导致马铃薯种植的经济效益大打折扣。本文融合了人们的多年种植实践经验,并且查阅和参考了大量文献资料,以期对马铃薯的畸形薯产生原因和防治措施进行分析总结,为广大的马铃薯种植朋友在种植过程中提供参考和帮助。
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关键词
马铃薯畸形薯
形成原因
防治措施
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分类号
S435.32
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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