基于YOLOv5的類圓形水果識(shí)別與分級(jí)系統(tǒng)算法探討

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中國(guó)是水果生產(chǎn)大國(guó)，水果品種豐富，傳統(tǒng)的人工采摘方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而利用人工智能技術(shù)可以幫助人們對(duì)水果種類和成熟度進(jìn)行高效準(zhǔn)確的識(shí)別，從而提高水果采摘的質(zhì)量和效率[12]。國(guó)內(nèi)外許多研究者將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)算法當(dāng)中，準(zhǔn)確快捷地實(shí)現(xiàn)對(duì)水果的識(shí)別和分類3。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法為雙階段目標(biāo)檢測(cè)，例如：Yu等在草莓采摘機(jī)器人的檢測(cè)任務(wù)中采用優(yōu)化的FastRegion-basedConvolutionalNeuralNetwork（Fast-RCNN）算法，通過(guò)訓(xùn)練具有旋轉(zhuǎn)功能的感興趣區(qū)域來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)邊界框，這一方法提高了模型對(duì)重疊和隱藏果實(shí)的通用性和魯棒性。（剩余3883字）