| 基于YOLO v5-OBB与CT的浸种玉米胚乳裂纹检测 |
| |
| 引用本文： | 宋怀波,焦义涛,华志新,李嵘,许兴时.基于YOLO v5-OBB与CT的浸种玉米胚乳裂纹检测[J].农业机械学报,2023,54(3):394-401，439. |
| |
| 作者姓名： | 宋怀波 焦义涛 华志新 李嵘 许兴时 |
| |
| 作者单位： | 西北农林科技大学 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2019YFD1002401) |
| |
| 摘 要： | 浸种是玉米生产中重要的播前增种技术，对浸种过程中裂纹的高效检测是分析玉米胚乳裂纹变化规律的基础，是优良品种性状选育的关键之一，尚存在内部胚乳裂纹不可见、自动化检测程度不高等困难。基于CT扫描技术，在YOLO v5n检测网络的基础上，设计了YOLO v5-OBB旋转目标检测网络，其中OBB为有向目标边框，该网络使用旋转矩形框代替普通矩形框，并在Backbone部分加入位置注意力模块(CA),同时采用倾斜非极大值抑制算法(Skew-NMS)进行非极大值抑制得到最终预测框，以此实现长宽比大、方向不一的玉米胚乳裂纹检测。经过300次迭代训练，模型在测试集上的精确率P为94.2%,召回率R为81.7%,平均精度(AP)为88.2%,模型内存占用量为4.21 MB,单幅图像平均检测时间为0.01 s,与SASM、S2A-Net和ReDet旋转目标检测网络相比，AP分别提高15.0、16.9、7.0个百分点，单幅图像平均检测时间分别减少0.19、0.22、0.46 s,同时YOLO v5-OBB模型内存占用量分别为SASM、S2A-Net和ReDet模型的...
|
| 关 键 词： | 玉米胚乳裂纹 YOLO v5 CT扫描 旋转目标检测 机器视觉 |
| 收稿时间： | 2022/6/18 0:00:00 |
Endosperm Crack Detection Method for Seed Dipping Maize Based on YOLO v5-OBB and CT Technology |
| |
| SONG Huaibo,JIAO Yitao,HUA Zhixin,LI Rong,XU Xingshi.Endosperm Crack Detection Method for Seed Dipping Maize Based on YOLO v5-OBB and CT Technology[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2023,54(3):394-401，439. |
| |
| Authors: | SONG Huaibo JIAO Yitao HUA Zhixin LI Rong XU Xingshi |
| |
| Institution: | Northwest A&F University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | corn endosperm cracking YOLO v5 CT scanning rotating target detection machine vision |
|
| 点击此处可从《农业机械学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《农业机械学报》下载免费的PDF全文 |
|
