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基于改进YOLOv3的温室番茄果实识别估产方法

文献类型： 中文期刊

作者： 成伟 1 ; 张文爱 1 ; 冯青春 2 ; 张万豪 1 ;

作者机构： 1.太原理工大学信息与计算机学院

2.北京农业智能装备技术研究中心

关键词： 温室番茄;YOLOv3;目标检测;产量预估

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN：

年卷期： 2021 年 004 期

页码： 176-182

收录情况： 北大核心

摘要： 为实现温室番茄产量智能化在线评估,研究基于改进YOLOv3的温室番茄红果和绿果识别方法,以对自然生长状态下番茄果实进行计数估产。根据工厂化番茄种植工况条件,设计产量估计视觉系统;提出基于广义交并比（GIOU）的位置损失函数,对传统YOLOv3算法损失函数进行改进,其尺度不变特征可有效提高形态各异果实目标的描述精度。在样本图像数据构建和标注基础上,用K-means聚类算法分别获得9个不同规格的先验框,并根据特征图层次等级进行分配。通过模型训练和评价得到最优估产模型的平均精度均值（mAP）为95.7%,单幅图像处理耗时15 ms。现场试验表明,改进的YOLOv3模型对于番茄红果、绿果的估产精度均得到改善,总体估产精度达到96.3%,比传统YOLOv3模型估产精度提高2.7%,并且对于密集和受遮挡果实具有更好的识别效果。该研究结果可以为智能化估产系统研发提供技术支撑。

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