|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|食品与机械|基于改进型YOLO的密集环境下槟榔果实的快速识别方法

基于改进型YOLO的密集环境下槟榔果实的快速识别方法

代云 卢明 何婷 彭程武

食品与机械2023，Vol.39Issue(4)：83-88,6.
✕
食品与机械2023，Vol.39Issue(4)：83-88,6.DOI:10.13652/j.spjx.1003.5788.2022.80816

基于改进型YOLO的密集环境下槟榔果实的快速识别方法

Fast recognition method for betel nut in dense environments based on improved YOLO

代云 1卢明 1何婷 2彭程武3

作者信息

  • 1. 湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南 湘潭 411201
  • 2. 湖南中医药大学,湖南 长沙 414100
  • 3. 湖南科技大学土木工程学院,湖南 湘潭 411201
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/YOLO/机器视觉/Mob-darknet-52/槟榔

引用本文复制引用

代云,卢明,何婷,彭程武..基于改进型YOLO的密集环境下槟榔果实的快速识别方法[J].食品与机械,2023,39(4):83-88,6.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(编号:62203164,62203165) （编号:62203164,62203165）

食品与机械

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-5788

访问量7
|
下载量0
段落导航相关论文