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基于深度学习与目标跟踪的苹果检测与视频计数方法
基于深度学习与目标跟踪的苹果检测与视频计数方法
作者:
高芳芳
武振超
索睿
周忠贤
李瑞
傅隆生
张昭
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
视频计数
YOLOv4-tiny
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
果实匹配
摘要:
基于机器视觉技术自动检测苹果树上的果实并进行计数是实现果园产量测量和智慧果园生产管理的关键.该研究基于现代种植模式下的富士苹果视频,提出基于轻量级目标检测网络YOLOv4-tiny和卡尔曼滤波跟踪算法的苹果检测与视频计数方法.使用YOLOv4-tiny检测视频中的苹果,对检测到的果实采用卡尔曼滤波算法进行预测跟踪,基于欧氏距离和重叠度匹配改进匈牙利算法对跟踪目标进行最优匹配.分别对算法的检测性能、跟踪性能和计数效果进行试验,结果表明:YOLOv4-tiny模型的平均检测精度达到94.47%,在果园视频中的检测准确度达到96.15%;基于改进的计数算法分别达到69.14%和75.60%的多目标跟踪准确度和精度,较改进前算法分别提高了26.86和20.78个百分点;改进后算法的平均计数精度达到81.94%.该研究方法可有效帮助果农掌握园中苹果数量,为现代化苹果园的测产研究提供技术参考,为果园的智慧管理提供科学决策依据.
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文献信息
篇名
基于深度学习与目标跟踪的苹果检测与视频计数方法
来源期刊
农业工程学报
学科
工学
关键词
视频计数
YOLOv4-tiny
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
果实匹配
年,卷(期)
2021,(21)
所属期刊栏目
农业信息与电气技术|Soil and Water Engineering
研究方向
页码范围
217-224
页数
8页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.025
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
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同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2021(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
视频计数
YOLOv4-tiny
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
果实匹配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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