基于Yolov5s的蚕茧分类检测研究

作     者：陈军 朱志贤 Chen Jun;Zhu Zhixian

作者机构：河池学院人工智能与制造学院广西河池 

基　　金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2023KY0632) 广西示范性现代产业学院项目建设成果(RC2100000334) 

出 版 物：《科学技术创新》 (Scientific and Technological Innovation)

年 卷 期：2024年第11期

页      码：104-108页

摘      要：蚕桑是中国的传统文化。在现有的蚕茧加工过程中对于人工的依赖比例仍旧很高。随着人工智能不断发展,基于深度学习的蚕茧的分割、定位及分类应用水平不断提升。针对目前选茧技术人工依懒性强的特点,设计了一种基于深度学习的蚕茧检测系统。以Yolov5s模型为基础,对于上茧、双宫茧、黄斑茧、薄皮茧等进行有效识别。通过蚕茧模型匹配,将原先设定好的检测标签优先的结果显示出来,解决原先设备检测只能检测一面的弊端。可以更好地减少人工选茧的误判情况,提高检测的正确率和检测效率。

主 题 词：蚕茧分类 深度学习 Yolov5s 模型匹配 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-1328.2024.11.027

馆 藏 号：203128188...