基于BiSeNet的糖心苹果截面糖心特征提取方法

为解决因糖心苹果截面糖心特征分布不规则导致的种植过程中对糖心品质评估方法精度低、复杂等问题,以380个糖心苹果作为试验样本,基于BiSeNet模型对苹果糖心特征进行提取与占比计算,分别评估该方法在理论研究与实践研究两方面的多项性能指标,并与FCN、PPLiteSeg与DeepLabV3这3种网络模型进行对比。结果显示,BiSeNet无论是在训练时间还是训练准确度都优于其他3种网络模型,用时130 s,准确率98.36%,交并比85.1%。在实际占比计算中,平均占比计算误差为4.04%,低于其他3种模型,且无较大偏差值。结果表明,基于BiSeNet的糖心苹果截面糖心特征提取方法在提供具体糖心占比的同时,可为糖心苹果的糖心特征等无损检测提供更精确的评估方法和比对目标。