夜间环境下树上柑橘表征缺陷深度学习检测方法
广东机电职业技术学院电气技术学院;华南农业大学数学与信息学院
- 摘 要：
- 利用基于深度学习的视觉检测技术对夜间自然环境下成熟柑橘进行识别与表征缺陷检测,从而实现柑橘的产量估计与生长期品质监测,对柑橘果园的生产智能化管理有重要意义。本研究利用YOLO v4深度学习模型,进行夜间树上柑橘表征的视觉检测。首先设计了多光源结合的视觉系统进行夜间树上柑橘图像采集,对采集的柑橘图像进行人工标记,建立夜间柑橘图像的训练集和测试集,通过试验确定训练模型的批处理量和初始学习率,并在训练模型时根据训练次数逐渐降低学习率,最终训练模型在测试集的准确率为95.32%。通过设计的夜间柑橘视觉检测试验结果表明:本研究采用的YOLO v4模型检测方法在柑橘测试集上的精确率、召回率、F_1值以及mAP(mean average precision)值分别为95.32%、94.59%、0.95和90.52%,相比Faster R-CNN,YOLO v4模型检测方法精确率和召回率分别提高了5.14%和6.16%,同时检测速度明显快于Fater R-CNN,表明该方法对夜间自然环境树上柑橘的识别和缺陷检测有较好的准确性和实时性,满足室外夜间环境柑橘荧光缺陷检测的精确性要求,可为农业智能化生产中果蔬产量的估计提供技术支持。
关键词：图像处理;夜间图像;柑橘识别;荧光检测
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