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基于改进YOLOv5的草莓病害智能识别终端设计

文献类型： 中文期刊

作者： 乔珠峰 1 ; 赵秋菊 1 ; 郭建鑫 1 ; 陈会娜 1 ; 平阳 1 ; 赵继春 1 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院;北京市农村远程信息服务工程技术研究中心

关键词： 草莓病害;YOLOv5;图像检测;嵌入式;模型识别

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2024 年 45 卷 003 期

页码： 205-211

收录情况： 北大核心

摘要： 为实现低成本、便捷、高效的草莓病害识别与检测,提升草莓种植与生产效益,在YOLOv5模型基础上,引入高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)机制,研究构建一种草莓病害识别模型,应用嵌入式与软件工程技术研发草莓病害识别终端设备.终端设备应用系统由图像采集、图像检测、检测结果展示和数据传输等模块组成,实现草莓图像实时采集和病害实时识别检测等功能.基于草莓病害检测数据集对系统开展测试,结果表明,该系统可以有效识别草莓白粉菌果病、角斑病、叶斑病等病害.与YOLOv5相比,AP0.5:0.95、AP0.5、AP0.75、APM、APL都有比较大幅度提升.系统具有高效、便捷、实时等优点,可广泛应用于草莓生产领域,从而有效提升草莓病害识别与检测效率.

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