基于YOLOv3算法的马铃薯种薯芽眼识别

摘要

为提高马铃薯种薯芽眼的识别效果,采用一种端到端的YOLOv3目标检测算法对马铃薯种薯芽眼进行识别。通过调整试验过程中的超参数学习率、批次和迭代次数进行训练和测试马铃薯图像数据集。实验结果表明:YOLOv3算法对马铃薯表面良好的种薯识别精确率P为92.18%、召回率R为91.66%,测试速度为42FPS;对种薯表面含有泥土、机械损伤等状况进行检测,种薯芽眼识别平均精度为86.54%。YOLOv3模型对种薯芽眼的识别效果保持了较好的实时性要求,可为马铃薯种薯自动化切块中的种薯芽眼识别提供参考。