摘要：
網頁针对茶叶嫩芽识别问题，国内外学者基于传统机器视觉开展了许多研究。 陈妙婷 [ 5] 基于改进PSO-SVM算法对茶叶嫩芽图像进行分割以获取嫩芽特征信息，并选择YOLO算法进行嫩芽采摘点的识别，准确率达到84%以上；唐仙等 [ 6] 对RGB颜色模型的色差法 (R-B)进行分析，对比研究了多种阈值分割法的优劣；段勇强等 [ 7] 基于改进Kmeans算法对富硒绿茶图 …...
網頁针对茶叶嫩芽识别问题，国内外学者基于传统机器视觉开展了许多研究。 陈妙婷 [ 5] 基于改进PSO-SVM算法对茶叶嫩芽图像进行分割以获取嫩芽特征信息，并选择YOLO算法进行嫩芽采摘点的识别，准确率达到84%以上；唐仙等 [ 6] 对RGB颜色模型的色差法 (R-B)进行分析，对比研究了多种阈值分割法的优劣；段勇强等 [ 7] 基于改进Kmeans算法对富硒绿茶图 …
網頁摘要： 实现自然生长环境的茶叶嫩芽分级识别是名优茶智能化采摘的基础,针对光照、遮挡、密集等复杂环境造成的茶叶嫩芽识别精度较低、鲁棒性较差等问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny的改进模型。
網 頁 zhai yao ： shi xian zi ran sheng chang huan jing de cha ye nen ya fen ji shi bie shi ming you cha zhi neng hua cai zhai de ji chu , zhen dui guang zhao 、 zhe dang 、 mi ji deng fu za huan jing zao cheng de cha ye nen ya shi bie jing du jiao di 、 lu bang xing jiao cha deng wen ti , ti chu le yi zhong ji yu Y O L O v 7 - t i n y de gai jin mo xing 。
網頁2022年1月1日 · 芽的智能化采摘研究中，首要任务是研究茶叶嫩芽的识别与检测。 茶叶嫩芽的检测方法， 大部分依赖于茶叶嫩芽的整体形状，以及嫩芽在颜色方面
網頁芽的智能化采摘研究中，首要任务是研究茶叶嫩芽的识别与检测。 茶叶嫩芽的检测方法，大部分依赖于茶叶嫩芽的整体形状，以及嫩芽在颜色方面的特征提取，如吕
網頁摘要：. 茶叶嫩芽检测是实现茶叶智能采摘的重要前提,基于图像处理的嫩芽检测效果受光照、 生长环境和目标清晰度等因素影响较大,且自然环境下茶叶遮挡等增加了嫩芽检测难度.为快速、准确地检测茶叶嫩芽,提出了基于VGG16卷积神经网络的茶叶嫩芽自动检测
網頁摘要: 现有的目标检测算法检测茶叶嫩芽的精度较低，为提高茶叶嫩芽的检测精度，该研究提出一种基于改进YOLOv5s网络模型的茶叶嫩芽检测算法。
網頁针对茶叶大小不一、遮挡造成的小尺度嫩芽特征显著性弱、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv4-tiny的茶叶嫩芽检测模型。. 该模型在颈部网络添加52×52的浅层特征层以提高YOLOv4-tiny网络对小目标嫩芽的关注度,通过引入卷积块注意力机制（Convolutional …
網頁基于无锚框检测网络的茶叶嫩芽识别方法研究. 利用机器学习方法进行茶叶嫩芽识别有助于茶叶生产的全程智能化.目前的嫩芽识别方法依赖复杂的预处理,导致嫩芽识别效率普遍不高.基于无锚框检测网络CenterNet,提出了一种无需预处理的高速茶叶嫩芽识别方法.针对
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網頁论文首先分析了嫩芽与老叶的G和G-B分量的颜色信息,该颜色信息差异能够有效区分嫩芽和背景;然后根据分析结果设定初始阈值,利用改进的最大方差自动取阈法计算G和G-B分量的分割阈值;最后提出了茶叶嫩芽的识别算法。
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網頁随着人们生活品质和饮茶需求的不断提高,茶叶嫩芽的需求量越来越大.茶叶嫩芽智能化采摘的研究工作迫在眉睫,为此本文基于目标识别技术和机器人技术展开茶叶嫩芽视觉识别与采摘技术研究,并开发了茶叶嫩芽采摘机器人样机模型.在研究过程中,为了使设备能
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