基于YOLO v4+HSV的成熟期番茄识别方法
山东农业大学机械与电子工程学院 ;山东农业大学机械与电子工程学院;农业农村部规划设计研究院设施农业研究所
- 摘 要：
- 为解决成熟番茄采摘识别中由于藤蔓、叶片、果实遮挡或光照影响而引起的误识别问题,该研究提出了一种基于YOLO v4与HSV（Hue, Saturation, Value）相结合的识别方法,以实现自然环境下成熟期番茄的准确识别。在YOLO v4网络的检测框内通过HSV方法对番茄的红色区域进行分割,并将分割面积在检测框中达到一定占比的番茄作为目标输出。通过对比不同占比下该算法对测试集的识别效果,将16%作为成熟期番茄识别算法的占比,该占比下YOLO v4+HSV算法的正确率为94.77%,在工作站中检测单幅图片的速度为25.86 ms。为验证算法的性能,对改进前后算法进行了比较,改进后的正确率比改进前提高了4.30个百分点,说明通过HSV处理能够提高原网络识别成熟期番茄的准确性。此外,为测试算法的实用性,统计了在不同类型设备上该算法从调用深度相机到检测到第一个目标番茄所用的时间,经计算,其在工作站上所用的平均时间为0.51 s,在微型工控机上为1.48 s,均可满足实际采摘需要。该研究可为果蔬采摘的准确高效识别提供借鉴。
关键词：图像分割;识别;番茄;采摘;YOLO;HSV;
相似文章
-
基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割 [陈科尹, 吴崇友, 关卓怀, 李海同, 王刚] 江苏农业学报 2021,37 (6) 1425-1435
-
基于支持向量机的玉米根茬行图像分割 [王春雷, 卢彩云, 李洪文, 何进, 王庆杰, 江珊] 农业工程学报 2021 (16) 117-126
-
基于卷积神经网络的生菜多光谱图像分割与配准 [黄林生, 邵松, 卢宪菊, 郭新宇, 樊江川] 农业机械学报 2021 (9) 186-194
-
基于Mask20R-CNN的牛体尺测量系统 [赵建敏, 文博, 李琦] 畜牧与兽医 2021 (5) 42-48
-
基于GLCM纹理特征提取的黄瓜叶部病害检测算法研究 [李亚文, 刘爱军, 陈垚] 湖北农业科学 2022,61 (9) 141-145
-
基于图像分割与卷积神经网络的水稻病害识别 [万颖, 杨红云, 王映龙, 罗建军, 梅梦] 西北农业学报 2022,31 (2) 246-256
-
基于改进模糊C均值聚类算法的草坪杂草识别 [化春键, 张爱榕, 蒋毅, 俞建峰, 陈莹] 华南农业大学学报 2022 (3) 107-115
-
基于小波滤波与自适应阈值分割算法的玫瑰叶片病斑提取研究 [肖洒, 赖菲, 董春富, 李文勤, 李明] 安徽农学通报(下半月刊) 2022,28 (7) 97-100
-
基于图像测量的毛竹笋高生长在线监测 [贾新宇, 江朝晖, 李娟, 高健] 林业工程学报 2021 (4) 134-139
-
农作物籽粒分割研究现状综述 [彭顺正, 岳延滨, 冯恩英, 黄安林] 安徽农业科学 2022,50 (4) 13-16
