检索结果-南通市图书馆

中文科技期刊数据库（全文版）农业科学 2024年第2期 183-188页

作者：石天雷泽宇塔里木大学新疆阿克苏843300

苹果是深受广大消费者喜爱的水果。而近年来,随着劳动力缺失以及信息技术的发展,人们迫切的需要实现苹果果园采摘作业的自动化,而实现自动采摘的重要课题就是实现苹果果实目标的识别。为了实现自然场景下的苹果识别,本研究提出了一种基... 详细信息

苹果是深受广大消费者喜爱的水果。而近年来,随着劳动力缺失以及信息技术的发展,人们迫切的需要实现苹果果园采摘作业的自动化,而实现自动采摘的重要课题就是实现苹果果实目标的识别。为了实现自然场景下的苹果识别,本研究提出了一种基于改进deformabledetr的果园苹果检测模型。首先,为了实现降低模型的计算量,采用轻量化网络MobileNet替换原模型的ResNet网络,并在MobilNet网络中添加Coordinate Attention注意力机制提升模型的识别精度。其次对数据集进行数据增强操作,提升模型的泛化性。实验结果显示,改进后的模型在精度,召回率,mAP@0.5,分别提升了1.5%、1.8%、1.6%,模型权重文件由496M降至157M,FPS值都由27提升至46。结果证明了本文方案的有效性,为日后的自动采摘作业提供了理论支撑。

关键词：深度学习 deformabledetr MobileNet 目标检测

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