基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测OA北大核心CSTPCD
为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制(criss-cross attention,CCA)加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制(distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NM…查看全部>>
陈锋军;陈闯;朱学岩;沈德宇;张新伟
北京林业大学工学院,北京100083 林木资源高效生产全国重点实验室,北京100083 城乡生态环境北京实验室,北京100083北京林业大学工学院,北京100083 林木资源高效生产全国重点实验室,北京100083北京林业大学工学院,北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室,北京100083北京林业大学工学院,北京100083 林木资源高效生产全国重点实验室,北京100083北京林业大学工学院,北京100083 智慧林业研究中心,北京100083
农业工程
图像识别模型油茶果实成熟度检测YOLOv7注意力机制DIoU-NMS
《农业工程学报》 2024 (5)
P.177-186,10
国家重点研发计划项目(2019YFD1002401)北京林业大学科技创新计划项目(2021ZY74)北京市共建项目。
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