基于深度学习的林下落果识别方法与试验

作者：李小敏; 张日红; 陈天赐; 侯炳法; 张权; 李雄

来源：中国农机化学报, 2021, 42(09): 202-208.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2021.09.28

• 落果识别
• 目标检测
• 图像处理
• 深度神经网络

监测与识别林下落果的数量和分布信息,是实现落果自动收获和果园智能化管理的重要基础。针对目前落果识别智能化程度较低等问题,提出一种基于深度学习的林下落果识别方法。首先,以不同类型、品种落果图像为基础,通过数据预处理、增强等方法建立林下落果图像数据集。其次,利用YOLO-v3深度卷积神经网络优势特性,建立落果智能识别方法。最后,以柑橘、梨、苹果三种典型落果,对基于深度学习的林下落果识别方法进行测试与验证,分析相关试验结果。试验结果表明:所提出的基于YOLO-v3落果识别方法,在不同条件均能准确识别落果,三种典型落果识别精度大于89%;相对于SSD,RCNN和CenterNet三种网络模型,YOLO-v3的准确率分别提高7%,2%和3.5%;在腐烂落果识别层面,YOLO-v3、SSD、RCNN和CenterNet的识别准确率分别为86%,59%,64%和43%;YOLO-v3的识别准确率高于其他深度学习模型。所提出的方法可以精确的识别林下落果,为后期的落果精准管理提供必要的技术支撑。

• 单位
  仲恺农业工程学院