基于Yolov5s的蚕茧分类检测研究
An Analysis of Yolov5s-based Cocoon Categorization Detection作者机构：河池学院人工智能与制造学院广西河池
出 版 物：《科学技术创新》 (Scientific and Technological Innovation)
年 卷 期：2024年第11期
页 面：104-108页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2023KY0632) 广西示范性现代产业学院项目建设成果(RC2100000334)
摘 要：蚕桑是中国的传统文化。在现有的蚕茧加工过程中对于人工的依赖比例仍旧很高。随着人工智能不断发展,基于深度学习的蚕茧的分割、定位及分类应用水平不断提升。针对目前选茧技术人工依懒性强的特点,设计了一种基于深度学习的蚕茧检测系统。以Yolov5s模型为基础,对于上茧、双宫茧、黄斑茧、薄皮茧等进行有效识别。通过蚕茧模型匹配,将原先设定好的检测标签优先的结果显示出来,解决原先设备检测只能检测一面的弊端。可以更好地减少人工选茧的误判情况,提高检测的正确率和检测效率。
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