基于YOLO v7-RA的火龙果品质与成熟度双指标检测方法

文献类型: 中文期刊

第一作者: 徐婷婷

作者: 徐婷婷;宋亮;卢学鹤;张海东

作者机构:

关键词: 火龙果;深度学习;品质;成熟度;StyleGAN2-ADA;YOLO v7

期刊名称: 农业机械学报

ISSN: 1000-1298

年卷期: 2024 年 007 期

页码: 405-414

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 已有火龙果检测方法仅针对单一性能指标,难以满足农业真实场景的需要,为此提出了一种精准高效的火龙果品质与成熟度双指标检测方法。首先,利用自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络扩充火龙果图像,建立复杂环境火龙果数据集。采用伽马变换进行图像增强,凸显火龙果特征,降低光照环境的影响。其次,提出了YOLO v7-RA模型。通过设计ELAN_R3替代ELAN(Efficient layer aggregation network)模块,减少主干网络对重复特征的提取,增强模型对细粒度特征关注度,提高双指标检测准确率。融入混合注意力机制(Mixture of self-attention and convolution, ACmix),增强模型对特征的提取和整合能力,降低杂乱背景信息干扰。最后,通过实验验证了YOLO v7-RA模型的检测性能。实验结果表明,该方法精准率为97.4%,召回率为97.7%,mAP0.5为96.2%,FSP为74 f/s,实现了检测精度与检测速度的均衡。即使在遮挡情况下,YOLO v7-RA模型检测精准率仍达到91.4%,具有较好泛化能力,能够为火龙果智能化采摘的发展提供技术支持。

分类号: TP391.41%TP18%S225

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