【摘 要】
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柑橘识别是实现柑橘园果实自动采摘、果树精细化管理以及实现果园产量预测的关键技术环节。为实现自然环境下柑橘果实的快速精准识别,该文提出一种基于改进YOLOv3-LITE轻量级
【机 构】
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华南农业大学电子工程学院,国家柑橘产业技术体系机械化研究室,广东省农情信息监测工程技术研究中心,华南农业大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601189,31971797);现代农业产业技术体系建设专项资金(CARS-26);广东省科技计划项目(2016A020210088);广州市科技计划项目(201803020037)
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柑橘识别是实现柑橘园果实自动采摘、果树精细化管理以及实现果园产量预测的关键技术环节。为实现自然环境下柑橘果实的快速精准识别,该文提出一种基于改进YOLOv3-LITE轻量级神经网络的柑橘识别方法。在采摘机器人领域,果实识别回归框的准确率直接决定了机器手的采摘成功率,该方法通过引入GIoU边框回归损失函数来提高果实识别回归框准确率;为便于迁移到移动终端,提出一种YOLOv3-LITE轻量级网络模型,使用MobileNet-v2作为模型的骨干网络;使用混合训练与迁移学习结合的预训练方式来提高模型的泛化能力。通
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