文献类型： 中文期刊

作者： 高翔 ¹ ; 陈福展 ¹ ; 董力中 ¹ ; 卢嘉威 ¹ ; 李媛媛 ² ; 凡超 ³ ; 陈万云 ² ;

作者机构： 1.广东省现代农业装备研究所

2.广州市健坤网络科技发展有限公司

3.广东省农业科学院果树研究所

关键词： 荔枝估产;边缘检测;卷积神经网络;迁移学习;边缘计算

期刊名称： 现代农业装备

ISSN： 1673-2154

年卷期： 2024 年 45 卷 001 期

页码： 53-58,70

摘要： 传统的荔枝估产算法为人工计数法,存在估产人力工作量大、效率低、误差高等问题.本文利用计算机视觉和深度学习等人工智能技术,首先搭建了基于YOLOv3算法的荔枝目标检测神经网络模型,预测图片中的果实数量并将其结果保存;然后搭建了MLP神经网络模型,将检测的果实数量作为网络输入,推理输出整棵树的产量估值;此外,为了进一步提高结果的准确性,本文通过双目视觉利用视差获得测量位置和荔枝树的距离深度信息,使用边缘检测得到树的外轮廓,得到荔枝树的树宽和树高,将其结果作为变量输入到MLP神经网络中;最后将识别模型部署到边缘端,通过边缘计算采集图像、进行图像推理与识别计算,最终实现荔枝估产,以改变传统人工荔枝估产方式,提升效率,为后续荔枝果园的精准管理打下基础.