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基于改进YOLO v3的玉米叶片气孔自动识别与测量方法

张帆 郭思媛 任方涛 张新红 李结平

农业机械学报2023，Vol.54Issue(2)：216-222,7.
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农业机械学报2023，Vol.54Issue(2)：216-222,7.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2023.02.021

基于改进YOLO v3的玉米叶片气孔自动识别与测量方法

Automatic Identification and Measurement of Maize Leaves Stomata Based on YOLO v3

张帆 1郭思媛 2任方涛 2张新红 3李结平4

作者信息

  • 1. 河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室,开封475004
  • 2. 河南大学计算机与信息工程学院,开封475004
  • 3. 河南大学软件学院,开封475004
  • 4. 河南大学农学院,开封475004
  • 折叠

摘要

关键词

玉米叶片/气孔/深度学习/自动识别

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张帆,郭思媛,任方涛,张新红,李结平..基于改进YOLO v3的玉米叶片气孔自动识别与测量方法[J].农业机械学报,2023,54(2):216-222,7.

基金项目

河南省自然科学基金项目(202300410092、202300410093)和河南省科技攻关计划项目(222102310090) （202300410092、202300410093）

农业机械学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1298

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