基于卷积神经网络的马铃薯芽眼检测识别研究

doi:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.06.021

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学 > 机电工程学院

	基于卷积神经网络的马铃薯芽眼检测识别研究
	史方青; 王虎林; 黄华
刊名	中国农机化学报
	2022-06-15
卷号	43 期号:06 页码:159-165
关键词	目标检测 YOLOv3 卷积神经网络马铃薯芽眼深度学习
DOI	10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.06.021
英文摘要	为快速、准确识别马铃薯芽眼，提高种薯发芽率，提出一种基于卷积神经网络的马铃薯芽眼识别方法。针对多视角和不同程度重叠的马铃薯芽眼图像，通过数据增广及图像预处理建立数据库。在此基础上，利用YOLOv3网络的高性能特征提取特性，实现马铃薯芽眼的快速准确识别。结果表明：YOLOv3网络对含有单个无遮挡芽眼的样本、含有多个有遮挡芽眼的样本及含有机械损伤、虫眼及杂质的样本均能够实现良好稳定的识别，最终检测精确度P为97.97%,召回率R为96.61%,调和平均值F1为97%,识别平均精度mAP为98.44%,单张检测时间为0.018 s。对比分析YOLOv4-tiny及SSD等网络后可知，YOLOv3模型可同时满足马铃薯芽眼识别的精度与速度要求。因此，YOLOv3网络对马铃薯芽眼识别具有良好的鲁棒性，为马铃薯切种机实现自动化切种奠定基础。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/158784]
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	史方青,王虎林,黄华. 基于卷积神经网络的马铃薯芽眼检测识别研究[J]. 中国农机化学报,2022,43(06):159-165.
APA	史方青,王虎林,&黄华.(2022).基于卷积神经网络的马铃薯芽眼检测识别研究.中国农机化学报,43(06),159-165.
MLA	史方青,et al."基于卷积神经网络的马铃薯芽眼检测识别研究".中国农机化学报 43.06(2022):159-165.