文献类型： 中文期刊
作者： 陈志伟;张万枝;张涛;徐颖;吕钊钦;类成龙
作者机构：
关键词： 马铃薯芽眼;目标识别;YOLOv3网络;切块
期刊名称：农机化研究
ISSN： 1003-188X
年卷期： 2022 年 44 卷 11 期
页码：
收录情况： 北大核心（2020版） ; 农林核心（2020版）
摘要： 为提高马铃薯种薯芽眼的识别效果,采用一种端到端的YOLOv3目标检测算法对马铃薯种薯芽眼进行识别。通过调整试验过程中的超参数学习率、批次和迭代次数进行训练和测试马铃薯图像数据集。实验结果表明:YOLOv3算法对马铃薯表面良好的种薯识别精确率P为92.18%、召回率R为91.66%,测试速度为42FPS;对种薯表面含有泥土、机械损伤等状况进行检测,种薯芽眼识别平均精度为86.54%。YOLOv3模型对种薯芽眼的识别效果保持了较好的实时性要求,可为马铃薯种薯自动化切块中的种薯芽眼识别提供参考。
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[1]基于轻量化YOLOv3卷积神经网络的苹果检测方法. 武星,齐泽宇,王龙军,杨俊杰,夏雪. 2020
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