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基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法
被引量：
23
1
作者
黄家才
唐安
+3 位作者
陈光明
张铎
高芳征
陈田
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期282-290,共9页
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别...
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。
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关键词
茶叶嫩芽识别
轻量化
compact-yolo
v4
移动端部署
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职称材料
题名
基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法
被引量：
23
1
作者
黄家才
唐安
陈光明
张铎
高芳征
陈田
机构
南京工程学院机械工程学院
南京农业大学工学院
南京工程学院自动化学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期282-290,共9页
基金
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(20KJA510007)
国家自然科学基金面上项目(61873120)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20201469)。
文摘
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。
关键词
茶叶嫩芽识别
轻量化
compact-yolo
v4
移动端部署
Keywords
recognition of tea buds
lightweight
Compact YOLO v4
mobile deployment
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法
黄家才
唐安
陈光明
张铎
高芳征
陈田
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
23
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