一个自动化冷金枪鱼加工的愿景模型
Richeng Wang1, Xiongsheng Zheng2, Yan Chen3
1School of Marine Engineering Equipment, Zhejiang Ocean University, Zhoushan, 316002, People's Republic of China.
Scientific reports
|January 25, 2025
概括
基于YOLOv8的新模型TunaVision准确地细分和估计了用于自动处理的冷金枪鱼的姿势. 它克服了尺寸变化和复杂的多鱼场景的挑战,提高了海鲜自动化的效率.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 农业工程 农业工程
背景情况:
- 冷金枪鱼的自动化加工需要准确的细分和种群估计.
- 挑战包括尺寸变化,模糊的特征和复杂的多鱼场景.
研究的目的:
- 开发TunaVision,用于自动化冷金枪鱼加工的视觉模型.
- 加强对冷金枪鱼的细分和估计准确度.
主要方法:
- 图纳视觉使用YOLOv8m-FusionSeg进行改进的实例细分.
- YOLOv8s RSF 增强了功能提取速度和检测和定位的准确性.
- 基于矢量的方法用于姿势估计.
主要成果:
- 对于细分,YOLOv8m-FusionSeg 实现了 93.3% 的 mAP@0.5 .
- YOLOv8s RSF 在检测方面实现了96.1%的mAP@0.5.
- 姿势估计导致平均绝对误差 (MAE) 为1.81度.
结论:
- TunaVision有效地细分,检测和估计冷金枪鱼的姿势.
- 该模型比现有方法提供了显著的改进.
- 为自动化海鲜加工系统提供了宝贵的见解.
