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基于YOLOv10-IAS的草莓各个发育阶段成熟度检测模型
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作者 易杰 单以才 《南京农业大学学报》 北大核心 2026年第1期225-236,共12页
[目的]本文旨在丰富草莓采摘机器人识别成熟度的类别,提高复杂环境下草莓的检测精度。[方法]提出一种各个发育阶段的草莓成熟度检测模型——YOLOv10-IAS。该模型以YOLOv10n为基准模型,在特征提取部分,采用可变核卷积AKConv替换传统卷积... [目的]本文旨在丰富草莓采摘机器人识别成熟度的类别,提高复杂环境下草莓的检测精度。[方法]提出一种各个发育阶段的草莓成熟度检测模型——YOLOv10-IAS。该模型以YOLOv10n为基准模型,在特征提取部分,采用可变核卷积AKConv替换传统卷积,利用灵活的卷积机制,使模型保持轻量化的同时增强信息提取的准确性;在特征融合部分,将C2f模块中Bottleneck层的残差相加操作替换为迭代注意力特征融合iAFF,利用多尺度通道注意力模块聚合上下文信息,增强模型处理复杂任务的表现;在预测部分,引入形状交并比边框回归损失函数Shape-IoU,充分考虑边界框自身的形状和尺寸对回归的影响;在分类部分,将草莓成熟度细分为5个类别,有助于更准确评估草莓果实的收获时间。[结果]与原模型相比,YOLOv10-IAS模型的平均精度均值、准确度、召回率以及检测帧率分别提高4.5%、5.4%、1.1%和2.2 f·s^(-1),达到87.6%、83.7%、84.3%和77.4 f·s^(-1),而参数量仅为2.70 M。[结论]本文提出的YOLOv10-IAS模型在保持了轻量化的同时能够准确识别复杂环境下不同发育阶段的草莓,可部署在采摘机器人上对草莓的生长成熟度状态进行监测,为草莓精准化采摘提供技术支持。 展开更多
关键词 草莓 YOLOv10 c2f-iaff AKconv 成熟度检测 轻量化
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