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基于YOLOv3算法的马铃薯种薯芽眼识别
文献摘要：
为提高马铃薯种薯芽眼的识别效果,采用一种端到端的YOLOv3目标检测算法对马铃薯种薯芽眼进行识别.通过调整试验过程中的超参数学习率、批次和迭代次数进行训练和测试马铃薯图像数据集.实验结果表明:YOLOv3算法对马铃薯表面良好的种薯识别精确率P为92.18％、召回率R为91.66％,测试速度为42FPS;对种薯表面含有泥土、机械损伤等状况进行检测,种薯芽眼识别平均精度为86.54％.YOLOv 3模型对种薯芽眼的识别效果保持了较好的实时性要求,可为马铃薯种薯自动化切块中的种薯芽眼识别提供参考.
文献关键词：
马铃薯芽眼;目标识别;YOLOv3网络;切块
中图分类号：
作者姓名：
陈志伟;张万枝;张涛;徐颖;吕钊钦;类成龙
作者机构：
山东农业大学 机械与电子工程学院, 山东 泰安 271018;农业农村部南京农业机械化研究所,南京 210014;滕州市农业农村综合服务中心, 山东 枣庄 277500
文献出处：
引用格式：
[1]陈志伟;张万枝;张涛;徐颖;吕钊钦;类成龙-.基于YOLOv3算法的马铃薯种薯芽眼识别)[J].农机化研究,2022(11):19-23,30
A类：
42FPS,YOLOv,马铃薯芽眼
B类：
YOLOv3,马铃薯种薯,眼识,端到端,目标检测算法,试验过程,超参数,参数学习,学习率,迭代次数,图像数据集,精确率,召回率,测试速度,泥土,机械损伤,切块,目标识别
AB值：
0.221519
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