基于PP-YOLO深度学习模型的赣南脐橙果实识别方法OA
FRUIT RECOGNITION METHOD OF GANNAN NAVEL ORANGE BASED ON PP-YOLO DEEP LEARNING MODEL
果实检测在研究脐橙采摘机械化发展中有着重要作用,然而不良天气条件将对目标果实的检测和识别产生不利影响.针对雾天和雨天情形下脐橙果实图像模糊、噪声复杂,检测速度较慢和准确率较低的问题,通过采用单阶段目标检测网络PP-YOLO来研究不良天气条件下赣南脐橙果实的识别.通过主干网络ResNet提取特征并结合FPN(特征金字塔网络)进行特征融合实现多尺度检测,且基本实现端到端检测.实验结果表明,所提出的PP-YOLO检测模型可实现雾天和雨天情况下赣南脐橙检…查看全部>>
章倩丽;李秋生
赣南师范大学智能控制工程技术研究中心,江西,赣州 341000赣南师范大学物理与电子信息学院,江西,赣州 341000
信息技术与安全科学
目标检测果实识别机器视觉PP-YOLO
《井冈山大学学报（自然科学版）》 2022 (6)
环境外部性影响旅游城市房价空间分异的微观机制：住户视角研究
64-70,7
国家自然科学基金项目(42061027)
评论