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改进YOLOv3网络提高甘蔗茎节实时动态識别效率
基金项目:广西科技重点研发计划(桂科AB)
中文摘要:为推广甘蔗预切种良种、良法种植技术结合甘蔗预切种智能横向切种机的开發,实现甘蔗切种装置对蔗种特征的连续、动态智能识别该文通过甘蔗切种机黑箱部分内置的摄像机连续、动态采集整根甘蔗表面数据,采用改进的YOLOv3网络建立智能识别卷积神经网络模型,通过拍摄装置内部的摄像头对输入识别系统的整根甘蔗的茎节图像特征进行实时定位与识别并比对识别信息,及时更新茎节数据识别、标记出茎节位置,再经过数据处理得到实时的茎节信息输送到多刀数控切割台進行实时切割。经过训练及试验测试结果表明:经过训练及试验测试,模型对茎节的识别的准确率为96.89%召回率为90.64%,识别平均精度为90.38%平均识别时间为28.7 ms,与原始网络相比平均精确度提升2.26个百分点准确率降低0.61个百分点,召回率提高2.33个百分点识别时间缩短22.8 ms,实现了甘蔗蔗种嘚连续、实时动态识别为甘蔗预切种智能横向切种机的开发提供数据基础。

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