基于YOLOv5的茶叶嫩芽图像识别算法研究

作     者：马志艳 李辉 MA Zhiyan;LI Hui

作者机构：湖北工业大学农机工程研究设计院湖北武汉430068 

基　　金：国家重点研发计划基金资助项目(2018YFD0701002-03) 

出 版 物：《湖北工业大学学报》 (Journal of Hubei University of Technology)

年 卷 期：2024年第39卷第1期

页      码：36-40页

摘      要：现有的机器采茶都需要人工辅助进行采茶,且存在老叶、嫩芽一刀切的情况,会损害一部分茶叶,只适用于低端茶叶的采摘。因此,需要研究出一种精准高效的茶叶嫩芽识别方法。针对茶叶嫩芽图像背景复杂的问题,在YOLOv5算法的基础上,对算法进行多角度的改进,实验结果表明,改进算法的模型的mAP提升了4.1%,Recall提升了4.0%,且改进方法减少了漏检情况的发生。

主 题 词：茶叶采摘 YOLOv5算法 机器学习 嫩芽识别 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-4684.2024.01.008

馆 藏 号：203126110...