目标检测YOLO实战应用案例100讲-树上果实识别与跟踪计数_树上芒果实例检测

目录

前言

国内外研究现状 

果实识别研究现状 

果实产量统计研究现状 

相关理论及方法 

2.1 基于深度学习的目标检测算法  

2.1.1 目标检测框架 

2.1.2 卷积神经网络基础理论 

2.1.3 YOLOv5目标检测框架 

2.1.4 YOLOv5相关模块 

 2.2 基于TBD范式的多目标跟踪算法 

2.2.1 卡尔曼滤波 

2.2.2 匈牙利匹配算法 

 2.2.3 SORT算法 

基于Swin-Transformer-YOLO的树上果实识别 

3.1结合Transformer与双向加权特征融合的网络结构优化 

3.1.1 基于Swin-Transformer的特征提取 

3.1.2 双向加权特征金字塔网络的特征融合 

3.1.3 嵌入坐标注意力的特征输出 

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见树上果实识别与跟踪计数（续）​​​​​​​

前言

我国水果产业是农业和农村经济发展的重要支柱，其规模在全球居于前列[ 1]。相 较于发达国家，我国水果产业尚存众多难题。其中之一，即当前水果种植主要依赖人 工，这与我国水果种植规模急速扩大的态势相背离。同时，由于高昂的生产成本和相 对较低的果园作业数字化及机械化水平，导致果园生产管理总体较为粗放。这限制了 果农收入的增加和水果产业综合竞争力的提升。因此，在农业生产中必须不断推进科 技创新，提高水果种植的现代化水平，以更高效、低成本的方式提高水果产量和品质， 这是促进水果产业发展的必要手段[ 2]。随着科技的不断发展，智慧农业已成为我国农 业产业发展的重要方向之一，其中利用深度学习、机器视觉等技术优化果园生产管理 已成为热门领域[ 3,4]。  在智慧果园建设中，果实检测技术是不可或缺的的环节。该技术利用深度学习和 机器视觉技术对果实进行检测、分类和分级，从而显著提高果实检测的效率和准确性。 果实检测技术可以被应用于多个领域，包括产量预估、自动采摘、病虫害检测等。其 中࿰