基于YOLOv3的油茶果视觉定位系统

摘要：

随着科技的进步,采摘机器人各个部分的系统也日益完善.其中,机器人视觉定位的系统设计很大程度影响了其工作效率,尤其是在目标检测速率、采摘果实准确率以及采摘目标环境适应度方面.本次研究提出利用双目立体视觉系统获取油茶果目标图像,并采集计算深度信息,制作自己的油茶果VOC数据集,采用YOLOv3目标检测算法来实现复杂环境下油茶果果实的识别,并通过设计上位机界面,直观展示对油茶果目标的定位功能.实验发现该方法具有更高的识别率和更快的识别速度,在复杂环境下展示了其算法的优越性.

关键词：双目立体视觉系统;YOLOv3;VOC数据集;油茶果识别

所属期刊栏目：31

资助基金：江西省自然科学基金AA201920039

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：132-137