简介:摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络( CenterNet),构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型( M-CenterNet),并通过与 CenterNet和单次多重检测器( Single Shot Multibox Detector, SSD)网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%;模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4;相比于 SSD网络,所提网络模型的 AP提升了 3.9%,模型体积降低了 84.3%;本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。
简介:菲律宾:菲律宾国家统计办公室最新的统计数据表明,2007年1月至9月,菲律宾林产品出口额增长率达到5年来的最高水平。增长了57.89%,达到了2923万美元,而2006年同期的出口额为1852万美元。2007年前3个季度,胶合板、锯材和单板的出口值分别为1364万美元、1215万美元和286万美元。原木和其林产品的总出口额分别达到了1.2万美元和58万美元。原木、胶合板和锯材的出口量比2006年1月至9月分别增长了184.56%、174.28%和27.70%。但是,在2007年前9个月中,单板/夹心板和其他林产品的出口量比2006年同期分别减少了15.06%和12.65%。