基于深度学习的柑橘实时识别方法  

作　　者：郭泽方 王剑彬[1] 

机构地区：[1]南华大学机械工程学院

出　　处：《南方农机》2020年第1期23-24,37,共3页

基　　金：湖南省教育厅重点项目（15A160）;衡阳市重点项目(2015KC06)

摘　　要：针对自然环境下各干扰因素的复杂性以及移动端识别所需的实时性,本文以深度学习理论为基础,将高效、轻量化的MobileNets网络引入到SSD模型中,提出了基于SSD_MobileNets模型的柑橘实时识别方法,对比试验表明:识别平均准确率达到86.03%,参数量减少为改进前的1/7,识别速度达到38.48帧/s,较改进前提高了3.18倍。该识别方法具有良好的泛化能力和实时性,为果实识别研究提供了新的技术参考。

关 键 词：柑橘 识别 深度学习 SSD MobileNets 

分 类 号：S24[农业科学—农业电气化与自动化]