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基于深度学习的甘蔗茎节识别方法

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甘蔗茎节识别是实现切种机对甘蔗精准切种的重要步骤.高效的甘蔗茎节识别定位能帮助甘蔗切种机提高茎节识别精度、保护蔗芽及减少刀具磨损.文章通过实地调研和文献查阅,了解识别甘蔗茎节特征的方法,分析深度学习在计算机视觉领域的应用效果,旨在实现对甘蔗茎节表面特征进行精准快速高效识别,并基于YOLOv5模型建立智能识别卷积神经网络模型,提出一种甘蔗茎节识别方法(甘蔗茎节识别模型),通过收集的甘蔗训练图像对模型进行训练,并在测试集上验证.训练和测试结果表明,建立的甘蔗茎节识别模型可准确识别甘蔗茎节,识别准确率达90.2%,召回率达90.1%,可在智能化甘蔗切种机开发中参考应用.

丘刚玮、唐伟萍

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广西农业职业技术大学信息工程学院,广西南宁 530007

广西电力职业技术学院汽车与交通工程学院,广西南宁 530007

甘蔗切种 茎节识别 深度学习 YOLOv5模型 快速准确定位

广西农业职业技术大学自然科学与技术开发计划项目

XKJ2357

2024

10.3969/j.issn.2095-820X.2024.05.005

广西糖业
广西华洋糖业储备中心　广西甘蔗研究所　广西甘蔗学会　广西制糖学会

广西糖业

影响因子：0.417
ISSN：2095-820X
年,卷(期)：2024.44(5)