logo móvil
Contáctanos

Mejora de la detección de rotura de semillas de algodón basada en YOLOv5s

Autores: Liu, Yuanjie; Lv, Zunchao; Hu, Yingyue; Dai, Fei; Zhang, Hongzhou

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2022

Mejora de la detección de rotura de semillas de algodón basada en YOLOv5s


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Redes neuronales convolucionales
Pruebas no destructivas
Productos agrícolas
YOLOv5s
Ligero
Detección de daños en semillas de algodón.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las redes neuronales convolucionales han sido ampliamente utilizadas en pruebas no destructivas de productos agrícolas. Apuntando a los problemas de detección faltante, detección falsa y detección lenta, se propone un método mejorado y ligero de detección de daños en semillas de algodón basado en YOLOv5s.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro