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基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型

刘建航 何鉴恒 陈海华 王晓政 翟海滨

农业机械学报2023,Vol.54Issue(10):216-224,254,10.
农业机械学报2023,Vol.54Issue(10):216-224,254,10.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2023.10.021

基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型

Development of Detection Model for Tomato Clusters Based on Improved YOLO v4 and ICNet

刘建航 1何鉴恒 1陈海华 2王晓政 1翟海滨3

作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,青岛 266555
  • 2. 中国科学院计算技术研究所,北京 100094
  • 3. 国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029
  • 折叠

摘要

关键词

番茄串/采摘机器人/深度学习/YOLO v4/ICNet/采摘模型

Key words

tomato clusters/picking robot/deep learning/YOLO v4/ICNet/picking model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘建航,何鉴恒,陈海华,王晓政,翟海滨..基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型[J].农业机械学报,2023,54(10):216-224,254,10.

基金项目

山东省自然科学基金项目(ZR2020MF005) (ZR2020MF005)

农业机械学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1298

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