Detección de malezas en campos de cacahuetes basada en visión artificial
Autores: Zhang, Hui; Wang, Zhi; Guo, Yufeng; Ma, Ye; Cao, Wenkai; Chen, Dexin; Yang, Shangbin; Gao, Rui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Detección de malezas en campos de cacahuetes basada en visión artificial
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Identificación
Malezas
Campos de cacahuetes
Herbicidas
Modelo
YOLOv4-Tiny
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
La identificación precisa de las malezas en los campos de cacahuetes puede reducir significativamente el uso de herbicidas en el proceso de control de malezas. Para abordar las dificultades de identificación causadas por el crecimiento cruzado de cacahuetes y malezas y por la variedad de especies de malezas, este artículo propone un modelo de identificación de malezas llamado EM-YOLOv4-Tiny que incorpora mecanismos de detección y atención multiescala basados en YOLOv4-Tiny.
Descripción
La identificación precisa de las malezas en los campos de cacahuetes puede reducir significativamente el uso de herbicidas en el proceso de control de malezas. Para abordar las dificultades de identificación causadas por el crecimiento cruzado de cacahuetes y malezas y por la variedad de especies de malezas, este artículo propone un modelo de identificación de malezas llamado EM-YOLOv4-Tiny que incorpora mecanismos de detección y atención multiescala basados en YOLOv4-Tiny.