基于空间金字塔池化的YOLOv3的柑橘多分级研究OA

为研究食品工业环境下的柑橘分级工作,实现柑橘的快速与精确分级,提出使用基于空间金字塔池化(SPP)的YOLOv3算法来完成食品工业环境下的成熟柑橘的识别与检测.该研究构建了柑橘的图像数据集,并对图像进行预处理;通过在YOLOv3算法的基础上加入空间金字塔池化模块,使网络能够接受不同尺度的输入特征图,并对不同尺度的特征进行提取,从而改善了网络对图像特征信息的提取能力,进而提高模型的整体性能.试验结果表明,基于空间金字塔池化结构的YOLOv3网络对柑橘的多分级检测精确率达到95.08％.加入空间金字塔池化结构的YOLOv3网络对于柑橘表面特征具有更好的提取能力,能够提取到更多的柑橘表面特征信息.研究结果表明,本文使用的YOLOv3-SPP算法对食品工业环境下的柑橘分级具有较高的精确度,为柑橘的多分级工作提供了技术支持.