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EEPW首頁 >> 主題列表 >> yolov5

基于視覺的香蕉分級技術(shù)的研究*

  • 為了滿足消費群體對于高品質(zhì)水果的需求和產(chǎn)業(yè)精細化發(fā)展，提出了一種通過視覺對香蕉無損檢測并分級的方法，并且在Jetson Nano平臺設(shè)計視覺系統(tǒng)，基于YOLOv5搭建的模型實現(xiàn)視覺識別。最終Matlab仿真結(jié)果和視覺實驗結(jié)果表明該方法可以實現(xiàn)對香蕉表面的缺陷進行識別，果實平均識別準(zhǔn)確率達到91.3%。
  • 關(guān)鍵字： 202307  香蕉檢測  Jetson Nano  YOLOv5  視覺識別  無損檢測  

計算機視覺在對蝦養(yǎng)殖業(yè)的應(yīng)用實踐*

  • 針對傳統(tǒng)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)中養(yǎng)殖過程中容易受到養(yǎng)殖人員的個人經(jīng)驗從而導(dǎo)致養(yǎng)殖效率低下、能源損耗嚴(yán)重等問題，本文融合計算機視覺、人工智能、圖像處理等技術(shù)，應(yīng)用于對蝦養(yǎng)殖業(yè)中并展開實踐。首先在水下投放雙目攝像機把拍取的對蝦圖像和視頻上傳至PC端，使用YOLOv5深度學(xué)習(xí)模型對蝦體圖像進行訓(xùn)練達到精準(zhǔn)識別的效果，然后根據(jù)一系列的圖像處理等步驟得到分割后的蝦體圖像，最后基于最小矩形法尋得最優(yōu)測量點并根據(jù)雙目視覺算法把二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為三維坐標(biāo)得到對蝦的體長及平均生長率。
  • 關(guān)鍵字： 對蝦養(yǎng)殖  YOLOv5  生長率  202205  
共2條 1/1 1

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