典型文献
基于YOLOv3的油茶果视觉定位系统
文献摘要：
随着科技的进步,采摘机器人各个部分的系统也日益完善.其中,机器人视觉定位的系统设计很大程度影响了其工作效率,尤其是在目标检测速率、采摘果实准确率以及采摘目标环境适应度方面.本次研究提出利用双目立体视觉系统获取油茶果目标图像,并采集计算深度信息,制作自己的油茶果VOC数据集,采用YOLOv3目标检测算法来实现复杂环境下油茶果果实的识别,并通过设计上位机界面,直观展示对油茶果目标的定位功能.实验发现该方法具有更高的识别率和更快的识别速度,在复杂环境下展示了其算法的优越性.
文献关键词：
双目立体视觉系统;YOLOv3;VOC数据集;油茶果识别
中图分类号：
作者姓名：
熊仕琦;王长坤;熊璐康
作者机构：
南昌航空大学 信息工程学院, 南昌 330063
文献出处：
引用格式：
[1]熊仕琦;王长坤;熊璐康-.基于YOLOv3的油茶果视觉定位系统)[J].计算机系统应用,2022(01):132-137
A类：
油茶果识别
B类：
YOLOv3,视觉定位系统,采摘机器人,日益完善,机器人视觉,检测速率,摘果,环境适应,适应度,双目立体视觉系统,标图,深度信息,VOC,目标检测算法,复杂环境,下油,上位机界面,观展,定位功能,识别率
AB值：
0.240003
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