【摘 要】
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为在复杂的田间场景下实时检测果树上苹果并识别其所处的物候期(幼果期、果实膨大期、果实成熟期),提出一种用于嵌入式物候期监测设备的改进的Tiny-YOLOv3模型.针对多样复杂的物候期图像,提出适度深化Tiny-YOLOv3模型,在深化后的模型上应用DenseNet方法强化低分辨率层特征提取,在实时条件下提高各个物候期检测识别的平均精度.实验结果表明,与Tiny-YOLOv3相比,所提Minor-YOLOv3-dense模型的检测识别精度提高了5.56％,检测速度略有下降,对整个模型的实时性没有特别的影响.
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,山西太原030600;山西省气象局山西省气候中心,山西太原030006;山西省朔州市气象局气象服务中心,山西朔州036000
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为在复杂的田间场景下实时检测果树上苹果并识别其所处的物候期(幼果期、果实膨大期、果实成熟期),提出一种用于嵌入式物候期监测设备的改进的Tiny-YOLOv3模型.针对多样复杂的物候期图像,提出适度深化Tiny-YOLOv3模型,在深化后的模型上应用DenseNet方法强化低分辨率层特征提取,在实时条件下提高各个物候期检测识别的平均精度.实验结果表明,与Tiny-YOLOv3相比,所提Minor-YOLOv3-dense模型的检测识别精度提高了5.56％,检测速度略有下降,对整个模型的实时性没有特别的影响.
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