基于改進(jìn)YOLOv3的自然場景中未成熟青蘋果識別研究
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摘要：為研究適合當(dāng)前生產(chǎn)實際的蘋果自動套袋技術(shù)，實現(xiàn)真實環(huán)境中未成熟青蘋果的精準(zhǔn)識別，提出一種基于改進(jìn)YOLOv3的自然場景中未成熟青蘋果圖像識別方法。首先，為提高含干擾因素圖像中未成熟青蘋果識別準(zhǔn)確率，基于YOLOv3算法利用殘差網(wǎng)絡(luò)和多尺度特征融合檢測小目標(biāo)的思想，對YOLOv3特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)與試驗驗證，利用尺寸為（104，104，128）的特征圖代替原尺寸為（13，13，1 024）的特征圖作為輸出，提出改進(jìn)YOLOv3的未成熟青蘋果目標(biāo)檢測模型，通過增大特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出特征圖尺寸，減小感受野尺寸，提高算法網(wǎng)絡(luò)對圖像中未成熟青蘋果的捕捉能力與識別準(zhǔn)確率。（剩余13207字）