基于輕量化YOLOv4對(duì)不同遮擋程度成熟番茄果實(shí)的識(shí)別

摘要： 【目的】提出一種基于改進(jìn)YOLOv4成熟番茄果實(shí)識(shí)別方法，以解決采摘智能機(jī)器人識(shí)別中廣泛存在的因枝葉遮擋而導(dǎo)致識(shí)別不準(zhǔn)確的問題。【方法】利用深度學(xué)習(xí)算法，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLOv4算法中引入輕量化模塊Mobilenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet，對(duì)遮擋程度小于35%、35%～65%以及超過65%的成熟番茄果實(shí)進(jìn)行特征提取和識(shí)別分析?！窘Y(jié)果】3種YOLOv4輕...