在稀释之前,根据AS-SwinT进行桌面葡萄的实例细分和果计数
Wensheng Du1,2, Ping Liu1
1Shandong Agricultural Equipment Intelligent Engineering Laboratory; Shandong Provincial Key Laboratory of Horticultural, Machinery and Equipment; College of Mechanical and Electronic Engineering, Shandong Agricultural University, Tai'an 271000, China.
Plant phenomics (Washington, D.C.)
|September 1, 2023
概括
一个新的AS-SwinT模型准确地计算了自动稀释机的葡萄,解决了农业的劳动力短缺问题. 这种智能系统可以提高桌面葡萄管理的效率和精度.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 葡萄稀释对于高品质的食用葡萄至关重要,但由于人口老龄化而面临劳动力短缺.
- 自动果稀释需要精确的机器视觉系统来计算和定位果.
- 现有的方法难以应对手工稀释的重复性和劳动密集性.
研究的目的:
- 开发一个智能果稀释机来减少人工劳动.
- 为葡萄束提出一种新的实例细分和果计数方法.
- 提高自动化桌面葡萄管理的精度和效率.
主要方法:
- 使用Swin变压器作为AS-SwinT模型中特征提取的骨干.
- 在子网络中实现了自适应特征融合,以改善检测小和封闭的果.
- 优化秤和使用软NMS来准确计数密集的果.
主要成果:
- 与Mask R-CNN变种相比,AS-SwinT模型实现了更高的性能指标 (例如65.7 AP).
- 在果计数中实现了高精度,RMSE为7.13和R2为0.95.
- 在果计数估计方面,与现有模型相比,证明了显著的优势.
结论:
- 拟议的AS-SwinT方法为桌面葡萄中的自动果计数提供了一个强大的解决方案.
- 这项技术可以促进智能果稀释机器的开发,解决农业劳动力挑战.
- 该模型的高精度和效率支持精准农业和可持续葡萄生产.
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