基于yolov3的水果蔬菜检测算法研究

• 作者: 范杰 郭原东 李向阳 张骁 王建云
• 来源期刊: 长江信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 水果蔬菜检测 YOLOv3 YOLOv3-Tiny 检测精度 检测效率
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 3-6
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1131.2022.01.002

摘要

为减轻超市等需人工称重售卖体系在人流高峰期的售卖压力,同时响应当前国家对疫情防控中减少公共场所人员接触防疫政策,实现超市中水果蔬菜的智能化售卖也是当前实现智慧城市建设的一部分.其中智能化售卖中最关键的问题是实现对水果蔬菜的精确识别;文章采用YOLOv3网络算法模型,在自己采集构建的水果蔬菜数据集上进行训练和测试,并与YOLOv3-Tiny网络进行对比实验.实验结果表明,YOLOv3在检测准确率上表现得更好,检测精度达到了94.69％,而轻量型网络YOLOv3-Tiny则在检测的效率上表现得更好.