改进的YOLOv3算法在棉花识别中的应用 |
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作者姓名: | 依沙·吾阿提别克 古丽孜亚·艾布列孜 |
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作者单位: | 1. 昌吉学院信息科学与工程学院;2. 昌吉学院数学与数据科学学院 |
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摘 要: | 棉花是一种密集性农作物,传统YOLOv3算法在识别密集性目标方面准确率较低。为了解决此问题,提出了一种基于改进的YOLOv3算法的棉花识别方法。在传统的YOLOv3算法框架基础上,先加上一道多尺度特征检测通道,使算法更能识别密集性目标,再自制棉花识别数据集,并使用改进的YOLOv3模型进行实验。结果表明,检测速度高达56.4 fps,目标精度为88.55%,可以完成实际环境中的棉花识别任务。
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关 键 词: | 棉花识别 YOLOv3 棉花检测 |
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