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基于Des-YOLO v4的复杂环境下苹果检测方法
被引量:
2
1
作者
张境锋
陈伟
+1 位作者
魏庆宇
郭碧宇
《农机化研究》
北大核心
2023年第5期20-25,共6页
为使采摘机器人快速准确检测出复杂环境中的苹果,提出一种Des-YOLO v4算法与苹果检测方法。由于YOLO v4的网络结构复杂,提出一种Des-YOLO结构,可减少网络参数并提高算法的检测速度;在训练阶段,正负样本的不平衡会导致苹果误检,提出一种...
为使采摘机器人快速准确检测出复杂环境中的苹果,提出一种Des-YOLO v4算法与苹果检测方法。由于YOLO v4的网络结构复杂,提出一种Des-YOLO结构,可减少网络参数并提高算法的检测速度;在训练阶段,正负样本的不平衡会导致苹果误检,提出一种基于AP-Loss的类别损失函数,以提高苹果识别的准确性。通过自制的苹果数据集测试了Des-YOLO v4算法,并在苹果采摘机器人样机上完成了采摘实验。实验结果表明:Des-YOLO v4算法对苹果图像的平均精度值为93.1%,检测速度为53f/s;机器人单次采摘时间为8.7s,采摘成功率达92.9%,具有检测精度高、速度快等优点。
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关键词
采摘机器人
目标检测
YOLO
v4
密集连接网络
损失函数
下载PDF
职称材料
题名
基于Des-YOLO v4的复杂环境下苹果检测方法
被引量:
2
1
作者
张境锋
陈伟
魏庆宇
郭碧宇
机构
江苏
科技
大学电子
信息
学院
江苏迈高信息科技有限公司
出处
《农机化研究》
北大核心
2023年第5期20-25,共6页
基金
江苏省现代农业项目(BE2020406)
镇江市国际科技合作项目(GJ202009)。
文摘
为使采摘机器人快速准确检测出复杂环境中的苹果,提出一种Des-YOLO v4算法与苹果检测方法。由于YOLO v4的网络结构复杂,提出一种Des-YOLO结构,可减少网络参数并提高算法的检测速度;在训练阶段,正负样本的不平衡会导致苹果误检,提出一种基于AP-Loss的类别损失函数,以提高苹果识别的准确性。通过自制的苹果数据集测试了Des-YOLO v4算法,并在苹果采摘机器人样机上完成了采摘实验。实验结果表明:Des-YOLO v4算法对苹果图像的平均精度值为93.1%,检测速度为53f/s;机器人单次采摘时间为8.7s,采摘成功率达92.9%,具有检测精度高、速度快等优点。
关键词
采摘机器人
目标检测
YOLO
v4
密集连接网络
损失函数
Keywords
picking robot
object detection
YOLO v4
dense connetion network
loss function
分类号
S225 [农业科学—农业机械化工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Des-YOLO v4的复杂环境下苹果检测方法
张境锋
陈伟
魏庆宇
郭碧宇
《农机化研究》
北大核心
2023
2
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