[期刊]
  • 《农业装备与车辆工程》 2024年1期

摘要 : 马铃薯畸形严重影响其商品价值,畸形剔除成为马铃薯产后售前的核心工作步骤之一.目前,该环节主要依靠人工目测进行,劳动消耗量大、投入成本高,精准、高效的自动检测技术亟待开发.近年来,机器视觉在物体外观及特性识别领域引起广泛关注,而马铃薯畸形属... 展开

作者 王琦   王关平   吴晨光   张文瀚  
作者单位
英文名称 Potato malformation recognition based on improved YOLOv3 algorithm of feature extraction
期刊名称 《农业装备与车辆工程》
期刊英文名称 《Agricultural Equipment & Vehicle Engineering》
页码/总页数 7-11,33 / 6
语种/中图分类号 汉语 / TN957.52   TP391  
关键词 马铃薯畸形   YOLOv3算法   注意力特征金字塔   深度学习  
DOI 10.3969/j.issn.1673-3142.2024.01.002
基金项目 国家自然科学基金青年基金项目(32201663);甘肃省高等学校创新基金项目(2020A-050);甘肃农业大学青年导师基金项目(GAU-QDFC-2019-10);西北中药材全程机械化科研基地建设项目(2109-000000-20-01-199092)
机标主题词 / 分类号 马铃薯;算法;特征提取 / S632;TP301.6;N951.3*
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