摘要
番茄图像实时检测方法及其系统、番茄采摘方法及其系统,涉及农作物智能采摘、深度学习技术领域,解决了现有的番茄检测技术在复杂环境下存在适应性、实时性和准确性等方面的问题。获取番茄图像数据集,对番茄图像数据集进行预处理,获得番茄图像训练集;构建SWMD‑YOLO模型,具体为:将YOLO11主干网络中的标准卷积替换为SAConv,并引入MA‑WTConv,将YOLO11颈部网络中的下采样替换为DySample,并引入MSCA;将待检测的番茄图像输入SWMD‑YOLO模型,完成对番茄的实时检测。
技术关键词
水平高频分量
YOLO模型
番茄
卷积方法
实时检测方法
空洞
图像
采摘方法
农作物智能
拼接模块
实时检测系统
输出特征
训练集
深度学习技术
多尺度
网络
数据
通道
系统为您推荐了相关专利信息
OCT系统
机器视觉系统
实时检测方法
检测流水线
扫描振镜
分量特征
高频特征
水平高频分量
卷积神经网络提取
多通道特征
引物探针组合
番茄曲叶病毒
检测番茄溃疡病菌
微流控芯片试剂盒
核苷酸
微结构光学膜
动态优化方法
相邻两帧图像
动态纹理
频率