【摘 要】
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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
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,北京农业智能装备技术研究中心,国家农业智能装备工程技术研究中心,农业智能装备技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFE0125200),国家自然科学基金项目(61703048),北京市农林科学院改革与发展项目(装备中心2020)--典型农业机器人关键技术与设备研发。
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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
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