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基于残差块与注意力机制的果蔬自动识别方法
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作者 余琼 张瑞 +2 位作者 李德豪 员玉良 王至秋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期214-222,共9页
针对果蔬识别中识别效率低、成本高等问题,本文提出了基于残差块和注意力机制的果蔬识别模型,并成功部署于果蔬智能识别设备。果蔬自动识别装置由Raspberry Pi、STM32F103ZET6、摄像头、称量传感器、处理器、显示屏、微型打印机、扎口... 针对果蔬识别中识别效率低、成本高等问题,本文提出了基于残差块和注意力机制的果蔬识别模型,并成功部署于果蔬智能识别设备。果蔬自动识别装置由Raspberry Pi、STM32F103ZET6、摄像头、称量传感器、处理器、显示屏、微型打印机、扎口机以及电源等部分组成。中央控制器与显示屏进行交互实时显示各种参数,通过摄像头与称量传感器采集待测物体图像与待测物体质量,由部署于Raspberry Pi的果蔬自动识别模型对果蔬进行精准识别,同时协同单片机STM32F103ZET6将果蔬相关信息打印并控制扎口机进行封口打包。本文以YOLO v5网络为基础,通过增加残差块与注意力机制构建果蔬自动识别模型RB+CBAM-YOLO v5。以自制的数据集训练网络,将6种网络进行对比试验,并选择最优网络进行设备端检测试验。试验结果表明,RB+CBAM-YOLO v5的精确率、召回率与mAP_(0.5)分别为83.55%、96.08%、96.20%,较YOLO v5提升4.47、1.10、0.90个百分点。将RB+CBAM-YOLO v5模型部署于嵌入式设备Raspberry Pi中,设备可实现精准识别、自动称量、打印凭条以及快速打包等功能,可满足果蔬识别以及无人售卖装置的需求。 展开更多
关键词 果蔬识别 残差块 注意力机制 YOLO v5
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