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基于改进YOLOv4的苹果采摘机器人树枝障碍物深度识别: 收藏
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引用; 《湖北农业科学》2024年第8期63卷 10-16,22页; 作者：黄哲唐仕喜沈冠东高心悦王仕廉南京工业大学机械与动力工程学院南京211816 盐城师范学院美术与设计学院江苏盐城224000 盐城师范学院信息工程学院江苏盐城224000; 为识别特征不明显的树枝,尤其是机械手进行苹果采摘时遮挡住苹果位置的树枝,提出了一种结合语义分割和YOLOv4来获取树枝语义骨架,以及识别出树枝位置框的方法。采用语义分割划分树枝矩形包络的方法,剔除影响树枝识别效果的小树枝和分支...; 为识别特征不明显的树枝,尤其是机械手进行苹果采摘时遮挡住苹果位置的树枝,提出了一种结合语义分割和YOLOv4来获取树枝语义骨架,以及识别出树枝位置框的方法。采用语义分割划分树枝矩形包络的方法,剔除影响树枝识别效果的小树枝和分支,再用labelImg和labelme工具对数据集进行标注;对训练的网络模型添加了3层最大池化层,并在回归损失方面对YOLOv4的CIOU回归损失函数进行了改进,提出了针对复杂特征、适范围提高预测准确率的置信度相关函数biou。结果表明,改进的YOLOv4网络模型训练遮挡苹果位置树枝的F1和AP分别比原始网络训练全部树枝高出20.00个百分点和23.36个百分点,获得训练效果更好的数据集和树枝识别网络。; 来源：详细信息评论

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