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山東省農業(yè)科學院茶葉研究所在茶園芽葉智能識別與計數(shù)估產方面取得新進展

放大字體  縮小字體 時間:2023-03-31 09:57 來源:山東省農業(yè)科學院 原文:
核心提示:本研究提出一種基于深度學習的茶芽智能識別與計數(shù)方法,提升了芽葉智能檢測精度,解決了人工計數(shù)茶芽估產效率低的難題。
  近日,茶葉研究所與中茶所、浙農林在Plant Phenomics(中科院一區(qū)TOP,IF:6.961)聯(lián)合發(fā)表了題為“A tea buds counting method based on YOLOV5 and Kalman filter tracking algorithm”的研究論文。本研究提出一種基于深度學習的茶芽智能識別與計數(shù)方法,提升了芽葉智能檢測精度,解決了人工計數(shù)茶芽估產效率低的難題。茶葉所董春旺為論文通訊作者,中國農科院茶葉所李楊為論文一作,浙農林馬蓉為共同一作。文章鏈接:https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0030
 
  茶樹嫩芽的智能、精準識別是實現(xiàn)茶園產量無損快速估算的關鍵,而傳統(tǒng)人工計數(shù)茶芽與產量估算存在勞動強度大、效率低和時效性差的問題。為了提高茶葉產量估算的效率,本研究團隊將機器視覺與深度學習、跟蹤算法結合,提出了一種高效的茶芽計數(shù)方法,通過使用增強的YOLOv5算法和SENet (Squeeze and Excitation Network)構建檢測模型,該模型的測試數(shù)據(jù)集平均檢測精度為91.88%,測試視頻計數(shù)結果與人工計數(shù)結果高度相關(R2 = 0.98),表明該計數(shù)方法具有較高的準確性。本研究實現(xiàn)了自然光下的茶芽檢測和計數(shù),為茶芽智能感知算法的優(yōu)化和產量估算提供了新思路。(撰寫:祁丹丹   核稿:董春旺)
日期:2023-03-31
 
 地區(qū): 山東 中國
 行業(yè): 食品檢測 茶葉
 標簽: 檢測 茶葉
 科普: 檢測 茶葉
 
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