Rep-ViG-Apple: un modelo híbrido CNN-GCN para la detección de manzanas en entornos de huertos complejos
Autores: Han, Bo; Lu, Ziao; Zhang, Jingjing; Almodfer, Rolla; Wang, Zhengting; Sun, Wei; Dong, Luan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Rep-ViG-Apple: un modelo híbrido CNN-GCN para la detección de manzanas en entornos de huertos complejos
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Reconociendo manzanas
Entornos complejos
Operaciones de recolección de manzanas
Condiciones naturales desafiantes
Algoritmo Rep-ViG-Apple
Extracción de características.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Reconocer con precisión las manzanas en entornos complejos es esencial para automatizar las operaciones de recolección de manzanas, especialmente en condiciones naturales desafiantes como tiempo nublado, nevado, con niebla y lluvioso, así como situaciones de poca luz.
Descripción
Reconocer con precisión las manzanas en entornos complejos es esencial para automatizar las operaciones de recolección de manzanas, especialmente en condiciones naturales desafiantes como tiempo nublado, nevado, con niebla y lluvioso, así como situaciones de poca luz.