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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

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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


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.

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