Detección de fresas y clasificación de madurez utilizando el modelo YOLOv8+ y método de procesamiento de imágenes
Autores: Wang, Chenglin; Wang, Haoming; Han, Qiyu; Zhang, Zhaoguo; Kong, Dandan; Zou, Xiangjun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Detección de fresas y clasificación de madurez utilizando el modelo YOLOv8+ y método de procesamiento de imágenes
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Fresas
Robots recolectores de frutas
Aprendizaje profundo
Procesamiento de imágenes
Fresas maduras
Cosecha selectiva
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 60
Citaciones: Sin citaciones
Como las fresas son un cultivo de alto valor ampliamente cultivado, el desarrollo de robots recolectores de fresas para un sistema de cosecha inteligente debe estar a la altura del rápido desarrollo de la tecnología de cultivo de fresas. La identificación de la madurez es un paso clave para lograr la cosecha selectiva por parte de los robots recolectores de fresas. Por lo tanto, este estudio propone combinar el aprendizaje profundo y el procesamiento de imágenes para la detección y clasificación de fresas maduras.
Descripción
Como las fresas son un cultivo de alto valor ampliamente cultivado, el desarrollo de robots recolectores de fresas para un sistema de cosecha inteligente debe estar a la altura del rápido desarrollo de la tecnología de cultivo de fresas. La identificación de la madurez es un paso clave para lograr la cosecha selectiva por parte de los robots recolectores de fresas. Por lo tanto, este estudio propone combinar el aprendizaje profundo y el procesamiento de imágenes para la detección y clasificación de fresas maduras.