基于改进YOLOv5n的花生荚果实时检测方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 吴阳华

作者： 吴阳华;王建楠;刘敏基;游兆延;谢焕雄;杜元杰

作者机构：

关键词： 花生荚果;分级机械;轻量化模型;剪枝算法;智慧蒸馏算法;实时检测

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 002 期

页码： 230-236,258

收录情况： 北大核心

摘要： 花生荚果分级是花生商品化过程中的重要环节。针对传统花生荚果分级机械精度较低、局限性较大等问题，提出一种基于深度学习的YOLOv5n—SP花生荚果检测算法，对花生荚果按籽仁数量和是否破损进行分级。结合GSConv构建轻量级颈部网络，轻量化的同时实现性能提升；为减少计算冗余，引入Slimming算法进行通道剪枝，在保证性能的前提下进一步降低模型参数量；引入通道智慧蒸馏算法，提高剪枝模型性能。结果表明，改进后的YOLOv5n—SP相较于原模型YOLOv5n，浮点计算量减少58.5%，模型精确率、召回率分别提高2.0%和1.1%，实时检测速度达到84帧/s，提升7.7%。

分类号： S226.5%TP183%TP391.41

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