基于卷积神经网络的草莓识别方法

针对目前草莓识别定位大多在简单环境下进行、识别效率较低的问题,提出利用改进的YOLOv3识别方法在复杂环境中对草莓进行连续识别检测。通过训练大量的草莓图像数据集,得到最优权值模型,其测试集的精度均值(MAP)达到87. 51%;成熟草莓的识别准确率为97. 14%,召回率为94. 46%;未成熟草莓的识别准确率为96. 51%,召回率为93. 61%。在模型测试阶段,针对夜晚环境下草莓图像模糊的问题,采用伽马变换得到的增强图像较原图识别正确率有显著提升。以调和平均值(F)作为综合评价指标,对比多种识别方法在不同果实数量、不同时间段及视频测试下的实际检测结果,结果表明,YOLOv3算法F值最高,每帧图像的平均检测时间为34. 99 ms,视频的平均检测速率为58. 1 f/s,模型的识别正确率及速率均优于其他算法,满足实时性要求。同时,该方法在果实遮挡、重叠、密集等复杂环境下具有良好的鲁棒性。