基于yolov3的梨实时分类抓取方法

陆泽楠; 孙松丽; 朱文旭

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基于yolov3的梨实时分类抓取方法

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cqvip:随着农业机械化水平的不断提高,分类机器人逐渐步入农业生产中。本文以深度学习理论为基础,将神经网络与机器视觉相结合,提出了基于yolov3模型的梨实时分类方法,分类平均准确率达到98.7%,并准确得出相对坐标位置,为分类机器人提供良好抓取点。该分类方法具有良好的泛化能力和实时性,农业生产自动化提供良好平台。

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来源
《价值工程》 |2020年第14期|280-282|共3页
作者
陆泽楠; 孙松丽; 朱文旭;
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作者单位

南京理工大学泰州科技学院泰州225300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人技术;
关键词
梨; 分类识别; 深度学习; yolov3; 自动化;

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