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基于改進(jìn)YOLO v5的復(fù)雜環(huán)境下桑樹枝干識別定位方法

農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào) 頁數(shù)： 9 2024-01-05
摘要： 為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜自然環(huán)境下對桑樹嫩葉處枝干的識別檢測，改變當(dāng)前桑葉采摘設(shè)備作業(yè)過程中依賴人工輔助定位的現(xiàn)狀，解決識別目標(biāo)姿態(tài)多樣和環(huán)境復(fù)雜導(dǎo)致的低識別率問題，提出一種基于改進(jìn)YOLO v5模型的桑樹枝干識別模型(YOLO v5-mulberry),并結(jié)合深度相機(jī)構(gòu)建定位系統(tǒng)。首先，在YOLO v5的骨干網(wǎng)絡(luò)中加入CBAM(Convolutional block attention m... （共9頁）

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