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一种基于改进卷积神经网络YOLOv8n的黄精种子成熟度识别模型
1
作者 冯峰 孔淳 +5 位作者 陈诗瑶 马春悦 王琛 郭秀茹 孙博 王志军 《山东农业科学》 北大核心 2025年第1期156-165,共10页
黄精是重要的药食同源品种,在黄精的种植与育种过程中,通常采用基于个人经验的人工方式进行种子成熟度识别,但该方式存在主观性强、精确度不稳定的问题,会在一定程度上影响种植后黄精的产量和质量,进而影响黄精产品的品质和下游产业的... 黄精是重要的药食同源品种,在黄精的种植与育种过程中,通常采用基于个人经验的人工方式进行种子成熟度识别,但该方式存在主观性强、精确度不稳定的问题,会在一定程度上影响种植后黄精的产量和质量,进而影响黄精产品的品质和下游产业的经济效益;另一方面,由于黄精种植地块通常较为分散,使得人工识别种子成熟度的方式较为低效。为了解决以上问题,本研究提出一种基于改进卷积神经网络YOLOv8n的黄精种子成熟度识别模型——YOLOv8n-FasterNet-EMA。首先,在模型轻量化方面,通过将YOLOv8n主干网络中原本的卷积替换为FasterNet的PConv卷积结构,与Bottleneck层结合后得到新的c2f-FasterNet模块,从而减小模型的计算量与内存消耗;其次,在模型泛化性能方面,通过使用EMA注意力机制与YOLOv8n颈部网络中检测处的c2f模块结合,提升模型的特征提取能力,进而改善模型的泛化能力。为验证所提模型的性能,在构建的黄精种子成熟度数据集上进行了对比实验,结果表明,与原YOLOv8n模型相比,本研究所提模型在平均识别精度上提升了2.1%,同时模型的参数量降低了21.3%;此外,与SSD、YOLOv5n相比,本研究所提模型在识别精度和速度上也取得一定的提升。因此,YOLOv8n-FasterNet-EMA能有效识别黄精种子的成熟度,这对实现黄精种子成熟度的智能化识别,进而提升黄精育种的质量、改善下游产业的经济效益均具有重要的实际意义。 展开更多
关键词 黄精 种子成熟度识别 卷积神经网络 YOLOv8n FasterNet EMA注意力机制
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基于Swin Transformer与GRU的低温贮藏番茄成熟度识别与时序预测研究 被引量：3
2
作者 杨信廷 刘彤 +2 位作者 韩佳伟 郭向阳 杨霖 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期213-220,共8页
面向绿熟番茄采后持续转熟特征,适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键,而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型... 面向绿熟番茄采后持续转熟特征,适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键,而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型,首先通过融合番茄两侧图像获取番茄表观全局红色总占比,构建不同成熟番茄图像数据集,并基于迁移学习优化Swin Transformer模型初始权重配置,实现番茄成熟度分类识别;其次,周期性采集不同储藏温度(4、9、14℃)下番茄图像数据,结合番茄初始颜色特征与贮藏环境信息,构建基于Swin Transformer与GRU的番茄成熟度时序预测模型,并融合时间注意力模块优化模型预测精度;最后,对比分析不同模型预测结果,验证本研究所提模型的准确性与优越性。结果表明,番茄成熟度正确识别率为95.783%,相比VGG16、AlexNet、ResNet50模型,模型正确识别率分别提升2.83%、3.35%、12.34%。番茄成熟度时序预测均方误差(MSE)为0.225,相比原始GRU、LSTM、BiGRU模型MSE最高降低29.46%。本研究为兼顾番茄成熟度实现贮藏温度柔性适时调控提供了关键理论基础。 展开更多
关键词 番茄 低温贮藏 成熟度识别 时序预测模型 Swin Transformer GRU
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基于 YOLOv8 和 PSP-Ellipse 的火龙果成熟度识别
3
作者 刘昕璞 赵春雷 +1 位作者 李志锋 冯超 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第10期122-128,共7页
[目的]提高火龙果成熟度检测准确率及鲁棒性。[方法]采用YOLOv8目标检测模型与PSP-Ellipse分割算法相结合的策略,提出一种高效且准确的火龙果成熟度自动识别方法。先利用YOLOv8的实时目标检测功能对火龙果进行初步定位和识别,再通过PSP-... [目的]提高火龙果成熟度检测准确率及鲁棒性。[方法]采用YOLOv8目标检测模型与PSP-Ellipse分割算法相结合的策略,提出一种高效且准确的火龙果成熟度自动识别方法。先利用YOLOv8的实时目标检测功能对火龙果进行初步定位和识别,再通过PSP-Ellipse的形状识别能力,对火龙果的形状和成熟度进行进一步的精细分类。[结果]火龙果成熟度分类准确率为97.6%,鲁棒性较强。[结论]该方法在复杂背景和多种光照条件下能够显著提高火龙果的自动化分级效率。 展开更多
关键词 火龙果 成熟度识别 YOLOv8 PSP-Ellipse 目标检测 形状识别
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基于高光谱图像多光谱参数的草莓成熟度识别 被引量：12
4
作者 蒋浩 张初 +2 位作者 刘飞 朱红艳 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1423-1427,共5页
为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成... 为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数:i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。 展开更多
关键词 草莓 成熟度识别 多光谱参数 高光谱成像 FISHER线性判别
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基于TensorFlow的水果成熟度识别 被引量：2
5
作者 任宇晴 杜庆东 《中国新技术新产品》 2021年第21期45-48,共4页
近年来,由于苹果采摘识别的研究相对较少,识别苹果成熟的方法主要以人工为主,精确识别较为困难。随着科学技术的快速发展,深度学习已经和计算机视觉深度融合,在图像识别领域的研究也越来越深入,深度学习算法通过卷积神经网络提取特征,... 近年来,由于苹果采摘识别的研究相对较少,识别苹果成熟的方法主要以人工为主,精确识别较为困难。随着科学技术的快速发展,深度学习已经和计算机视觉深度融合,在图像识别领域的研究也越来越深入,深度学习算法通过卷积神经网络提取特征,极大地提高了该算法在图像的目标检测领域对图像进行识别的精度。该文以苹果图像为研究对象,旨在快速有效识别出复杂背景下苹果果实的成熟度,深入剖析基于TensorFlow框架下的YOLO算法及其发展,通过改进网络结构、损失函数等方法,并且结合Darknet-19和深度残差网络Res Net对其进行优化。 展开更多
关键词 深度学习 TensorFlow YOLO算法 水果成熟度识别
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基于YOLOv5s算法的番茄成熟度识别研究 被引量：5
6
作者 陈伟 张春雨 朱超冉 《安徽科技学院学报》 2023年第1期92-95,共4页
目的:提高机械化采摘中番茄成熟度识别精确率。方法:以番茄果实为研究对象,先对图像进行预处理,再使用YOLOv5s算法对图像学习训练。结果:YOLOv5s算法整体识别精确率为95%,平均精度为97.6%。与其他检测算法进行对比,YOLOv5s算法检测效果... 目的:提高机械化采摘中番茄成熟度识别精确率。方法:以番茄果实为研究对象,先对图像进行预处理,再使用YOLOv5s算法对图像学习训练。结果:YOLOv5s算法整体识别精确率为95%,平均精度为97.6%。与其他检测算法进行对比,YOLOv5s算法检测效果最好。结论:此算法可以用于番茄果实机械化采摘,减少生产成本,降低劳动强度,提高作业效率。 展开更多
关键词 成熟度识别 YOLOv5s 精确率 检测效果
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基于光谱成像技术的烤箱食品成熟度识别研究
7
作者 曹博弢 赵安娜 +3 位作者 王晔 贺立军 刘舒扬 贾晓芸 《家电科技》 2023年第2期86-89,93,共5页
烤箱食品成熟度识别是烤箱智能化重要的一环,目前家电行业内的成熟度识别一般使用探针、氧传感等方法,但这些方法都有各自的局限性。光谱成像作为一种光学传感类技术,具有信息量大、检测范围广、不与目标接触等优点。为了研究光谱成像... 烤箱食品成熟度识别是烤箱智能化重要的一环,目前家电行业内的成熟度识别一般使用探针、氧传感等方法,但这些方法都有各自的局限性。光谱成像作为一种光学传感类技术,具有信息量大、检测范围广、不与目标接触等优点。为了研究光谱成像在烤箱中的应用前景,从原理上论证了其可行性,从实验上通过数据分析进行特征提取后,搭建了机器视觉模型与机器学习分类模型,完成了烤箱中常见的三大类食材,共计1293组光谱数据的采集、分析与测试,结果表明光谱成像技术可以实现烤箱内食材的定位,并准确地完成成熟度识别,交叉验证准确率平均达91.3%。 展开更多
关键词 光谱成像 烤箱 成熟度识别 人工智能 机器视觉
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基于神经网络及近红外光谱的草莓成熟度快速识别方法 被引量：4
8
作者 闫润 王新忠 张莹莹 《安徽农业科学》 CAS 2012年第10期6292-6294,共3页
[目的]探究快速检验草莓的成熟度、提高草莓采摘自动化水平的方法。[方法]采集350～2 500 nm波段草莓的光谱信息,提取光谱的一阶导数值并进行主成分分析,取2个主成分并获得了主成分中贡献率最大的6个峰值点,将各个峰值点两侧各取5个波... [目的]探究快速检验草莓的成熟度、提高草莓采摘自动化水平的方法。[方法]采集350～2 500 nm波段草莓的光谱信息,提取光谱的一阶导数值并进行主成分分析,取2个主成分并获得了主成分中贡献率最大的6个峰值点,将各个峰值点两侧各取5个波段点作为特征点。随机选取58个样本组成60×58的矩阵作为训练集,导入用Matlab建立的人工BP神经网络中进行训练。[结果]利用测试集进行识别模型的检验,识别正确率达到93.1%。[结论]利用近红外光谱对草莓成熟度进行识别是可行的。 展开更多
关键词 神经网络 主成分分析 近红外光谱 成熟度识别 草莓
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基于机器视觉的烤房成杆鲜烟叶成熟度判别研究
9
作者 喻曦 李洪明 +6 位作者 戴恩 孙五三 朱法亮 赵文军 李跃平 王家绪 胡慧新 《安徽农学通报》 2024年第24期106-109,共4页
鲜烟叶成熟度判别是生产优质烟叶的关键环节之一,也直接影响后续烟叶环节的烘烤质量。基于机器视觉方法,使用StackingClassifier集成学习策略,建立了成杆鲜烟叶成熟度判别模型,使用外测样本进行两个批次的成杆鲜烟叶成熟度等级判别。结... 鲜烟叶成熟度判别是生产优质烟叶的关键环节之一,也直接影响后续烟叶环节的烘烤质量。基于机器视觉方法,使用StackingClassifier集成学习策略,建立了成杆鲜烟叶成熟度判别模型,使用外测样本进行两个批次的成杆鲜烟叶成熟度等级判别。结果表明,所建立的模型在两个批次样品中的判别准确率均在94%以上;在成杆鲜烟叶主体成熟度档次比例的预测上,预测比例与真实比例的平均绝对误差为6%。该方法实现了批量化的烟叶成熟度预测,为烤房烟叶成熟度的精准把控提供了参考。 展开更多
关键词 烤烟 成熟度识别 烤房 机器视觉 智能化烘烤
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基于EasyDL的自然环境中成熟枇杷识别研究
10
作者 徐航煌 钱佳宁 马伟平 《福建农机》 2024年第1期29-33,38,共6页
以自然环境下的枇杷为研究对象,基于EasyDL定制化训练和服务平台,建立针对成熟枇杷和未成熟枇杷的识别训练模型,并分别用100张未在训练数据集内的成熟枇杷和未成熟枇杷图片素材对训练模型进行验证,识别结果大部分满足要求。通过对比分... 以自然环境下的枇杷为研究对象,基于EasyDL定制化训练和服务平台,建立针对成熟枇杷和未成熟枇杷的识别训练模型,并分别用100张未在训练数据集内的成熟枇杷和未成熟枇杷图片素材对训练模型进行验证,识别结果大部分满足要求。通过对比分析成熟枇杷的识别结果数据,总结得到其识别结果受到环境光强度、拍照视野和图像质量以及枇杷的品种等多方因素的影响,导致识别结果变化幅度大。该研究弥补了对于自然环境中成熟枇杷识别的空白,也为今后枇杷采摘机器人的实现打下研究基础。 展开更多
关键词 EasyDL 自然环境 枇杷 成熟度识别
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