基于BG和RTHTR图像处理的苹果目标检测

针对苹果幼果与其背景相似度高的检测问题,图像处理方法被提出来增强目标的注意力机制,并通过YOLOV4目标检测框架进行目标检测任务。近年来,目标检测技术成功应用于人脸识别、自动驾驶等领域,该文针对在苹果幼果检测的近景阶段中,为了提高采集到的数据集中识别效果,提出通过BG方法和RTHTR方法提高幼果目标在图像中的特征值和目标的注意力机制。实验结果表明,经过BG图像处理过程得到的目标检测数据在YOLOV4网络结构中mAP值由YOLOV4网络原数据集的75.38%提升4.14%,经过RTHTR图像处理过程的目标检测数据的mAP值达到82.29%。