基于改进的SSD框架与表型特征的黄瓜快速分级算法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李凤菊

作者： 李凤菊;王浩;王建春;郭仰东;刘楠;李扬

作者机构：

关键词： 黄瓜;表型特征;支持向量机;分级;快速分级算法(CSSM)

期刊名称： 贵州农业科学

ISSN： 1001-3601

年卷期： 2019 年 12 期

页码： 147-151+177

摘要： 为给黄瓜表型特征的田间测量提供更便捷的方法,针对黄瓜分级现有算法的不足,根据黄瓜分级要求,基于SSD和DAG-SVM算法,研究适合黄瓜快速分级的算法,并对方法进行验证。结果表明:优化得到适用于田间场景黄瓜快速分级的算法为CSSM,该算法对黄瓜的平均检测准确率为94.9%;分级准确率为93.12%;训练速度和测试速度均较快,分别为59min和0.41s。CSSM算法可对非结构化的视觉检测场景进行检测,并能解决端到端的深度学习算法很难依据国家分级标准进行相关分级的问题,仅需拍照上传便可得到黄瓜表型数据及分级信息。CSSM算法为研发适用于小农户的黄瓜分级设备奠定了基础,算法实用性强,具有很好的推广应用前景。

分类号： TP181`S642.2

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