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Un método de detección basado en aprendizaje profundo para pequeñas plagas de tomate objetivo en trampas de insectos

Autores: Wang, Song; Chen, Daqing; Xiang, Jianxia; Zhang, Cong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un método de detección basado en aprendizaje profundo para pequeñas plagas de tomate objetivo en trampas de insectos


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Invernadero
Plagas de tomate
YOLOv7-tiny
Detección de objetos
Fusión de características
SIoU

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En un entorno de invernadero donde se cultivan tomates, es necesario detectar las plagas en trampas amarillas pegajosas para controlar la población de plagas. Sin embargo, las plagas de tomate típicamente encontradas en trampas amarillas son pequeñas y carecen de características visuales distintivas, lo que dificulta que las redes convolucionales extraigan suficiente información contextual, lo que hace que las tareas de localización y clasificación sean excepcionalmente desafiantes. En este trabajo, se presenta un enfoque mejorado basado en el modelo avanzado de detección de objetos You Only Look Once versión 7-tiny (YOLOv7-tiny), con el objetivo de mejorar la precisión en la detección de pequeñas plagas de tomate manteniendo la complejidad computacional.

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