Método de reconocimiento y localización de tomates basado en el modelo YOLOv5n-seg mejorado y visión estéreo binocular
Autores: Zheng, Shuhe; Liu, Yang; Weng, Wuxiong; Jia, Xuexin; Yu, Shilong; Wu, Zuoxun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Método de reconocimiento y localización de tomates basado en el modelo YOLOv5n-seg mejorado y visión estéreo binocular
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Reconocimiento
Localización
Frutas
Algoritmos
Segmentación
Tomates
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
El estudio propuso un marco algorítmico basado en YOLO-TomatoSeg, un modelo ligero de segmentación de instancias de tomate mejorado de YOLOv5n-seg, y un enfoque preciso de localización de tomates utilizando la estimación de disparidad RAFT-Stereo y el ajuste de nube de puntos por mínimos cuadrados.
Descripción
El estudio propuso un marco algorítmico basado en YOLO-TomatoSeg, un modelo ligero de segmentación de instancias de tomate mejorado de YOLOv5n-seg, y un enfoque preciso de localización de tomates utilizando la estimación de disparidad RAFT-Stereo y el ajuste de nube de puntos por mínimos cuadrados.