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基于机器视觉的蚕豆荚高精度检测方法研究

文献类型: 中文期刊

作者: 夏子林;张新洲;王文波;夏先飞;陈兰;顾寄南

作者机构:

关键词: 蚕豆荚;目标检测;深度学习;YOLO

期刊名称:中国农机化学报

ISSN: 2095-5553

年卷期: 2025 年 46 卷 1 期

页码:

收录情况: 北大核心(2023版) ; ; 科技核心(2024版) ; ; 农林核心(2024版)

摘要: 蚕豆荚检测是蚕豆自动化采摘的前提与基础,因此,实现蚕豆荚的快速、准确识别与定位十分关键。基于此,提出一种基于深度学习的蚕豆荚检测方法YOLO-B。为增大整体网络的感受野,获取目标丰富的上下文信息从而提高检测精度,提出SPPX模块。由于蚕豆荚特征较为相似,为消除冗余特征,提出Ghost PAN特征融合模块。经过对比试验分析,相比于其他YOLOv7、YOLOv5与YOLOv4,YOLO-B参数量(29.092M)和计算量(95.466G)最低,m AP(92.58%)最高,分别提升1.33%、2.75%与3.74%。在蚕豆荚特征差异较小、生长姿态差异较大的场景下,均能实现准确检测。

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