未成熟芒果的改进YOLOv2识别方法

被引：88

作者：

薛月菊 ^{[1
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黄宁 ^{[1
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涂淑琴 ^{[5
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毛亮 ^{[1
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杨阿庆 ^{[1
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朱勋沐 ^{[1
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杨晓帆 ^{[1
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陈鹏飞 ^{[1
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机构：

[1] 华南农业大学电子工程学院

[2] 广东省现代养猪数据化工程技术研究中心

[3] 广东省智慧果园科技创新中心

[4] 广东省农情信息监测工程技术研究中心

[5] 华南农业大学数学与信息学院

来源：

农业工程学报 | 2018年 / 34卷 / 07期

基金：

广州市科技计划项目; 广东省科技计划;

关键词：

神经网络; 特征提取; 估产; 芒果; 密集连接; YOLOv2网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

S667.7 [芒果]; TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

在果园场景下,由于光照的多样性、背景的复杂性及芒果与树叶颜色的高度相似性,特别是树叶和枝干对果实遮挡及果实重叠,给未成熟芒果检测带来极大的挑战。本文提出果园场景下未成熟芒果的改进YOLOv2检测方法。设计新的带密集连接的Tiny-yolo网络结构,实现网络多层特征的复用和融合,提高检测精度。为克服遮挡重叠果实检测困难,手工标注遮挡或重叠芒果的前景区域,然后用样本的前景区域训练YOLOv2网络,减小边界框内非前景区域特征的干扰,增强对目标前景区域卷积特征的学习。并以扩增的数据集,采用增大输入尺度和多尺度策略训练网络。最后,对本文方法进行性能评价与对比试验。试验结果表明,该方法在测试集上,芒果目标检测速度达83帧/s,准确率达97.02%,召回率达95.1%。对比Faster RCNN,该方法在杂物遮挡和果实重叠等复杂场景下,检测性能显著提升。

引用

页码：173 / 179

页数：7

共 12 条

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