Reconocimiento ligero de frutas de arándanos basado en fusión de atención y multi-escala NCBAM
Autores: Yang, Wenji; Ma, Xinxin; Hu, Wenchao; Tang, Pengjie
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Reconocimiento ligero de frutas de arándanos basado en fusión de atención y multi-escala NCBAM
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Arándanos
Recolección automática
Tecnología de aprendizaje profundo
YOLOv5
NCBAM
C3Ghost
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Los arándanos son ampliamente plantados debido a su rico valor nutricional. Debido a los problemas de adhesión densa y oclusión grave de los arándanos durante el proceso de crecimiento, el desarrollo de la recolección automática de arándanos ha sido seriamente obstaculizado. Por lo tanto, utilizar la tecnología de aprendizaje profundo para lograr una posición rápida y precisa de los arándanos en el caso de adhesión densa y oclusión grave es una de las tecnologías clave para lograr la recolección automática de arándanos.
Descripción
Los arándanos son ampliamente plantados debido a su rico valor nutricional. Debido a los problemas de adhesión densa y oclusión grave de los arándanos durante el proceso de crecimiento, el desarrollo de la recolección automática de arándanos ha sido seriamente obstaculizado. Por lo tanto, utilizar la tecnología de aprendizaje profundo para lograr una posición rápida y precisa de los arándanos en el caso de adhesión densa y oclusión grave es una de las tecnologías clave para lograr la recolección automática de arándanos.