| 基于改进YOLO v5的夜间温室番茄果实快速识别 |
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| 引用本文： | 何斌,张亦博,龚健林,付国,赵昱权,吴若丁.基于改进YOLO v5的夜间温室番茄果实快速识别[J].农业机械学报,2022,53(5):201-208. |
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| 作者姓名： | 何斌 张亦博 龚健林 付国 赵昱权 吴若丁 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学 |
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| 基金项目： | 陕西省科技创新引导专项（2021QFY08-01） |
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| 摘 要： | 为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别，提出一种基于改进YOLO v5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2 000幅作为训练样本，通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数，对原损失函数进行改进，根据计算函数anchor生成自适应锚定框，确定最佳锚定框尺寸，构建改进型YOLO v5网络模型。试验结果表明，改进YOLO v5网络模型对夜间环境下番茄绿色果实识别精度、红色果实识别精度、综合平均识别精度分别为96.2%、97.6%和96.8%,对比CNN卷积网络模型及YOLO v5模型，提高了被遮挡特征物与暗光下特征物的识别精度，改善了模型鲁棒性。将改进YOLO v5网络模型通过编译将训练结果写入安卓系统制作快速检测应用软件，验证了模型对夜间环境下番茄果实识别的可靠性与准确性，可为番茄实时检测系统的相关研究提供参考。
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| 关 键 词： | 番茄果实 温室 识别 改进YOLO v5 夜间 |
| 收稿时间： | 2021/6/23 0:00:00 |
Fast Recognition of Tomato Fruit in Greenhouse at Night Based on Improved YOLO v5 |
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| HE Bin,ZHANG Yibo,GONG Jianlin,FU Guo,ZHAO Yuquan,WU Ruoding.Fast Recognition of Tomato Fruit in Greenhouse at Night Based on Improved YOLO v5[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2022,53(5):201-208. |
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| Authors: | HE Bin ZHANG Yibo GONG Jianlin FU Guo ZHAO Yuquan WU Ruoding |
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| Institution: | Northwest A&F University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | tomato fruit greenhouse recognition improved YOLO v5 night |
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