农业技术

本发明公开了一种基于改进YOLOv3的树上果实识别方法，包括如下步骤：S1、图像的获取；S2、图像预处理；S3、设置网络模型参数；S4、对原YOLOv3网络结构进行改进，得到改进后的YOLOv3网络结构；S5、训练网络模型；S6、运用训练完成的网络模型权重进行识别。这种方法可以精准识别大面积聚簇重叠的树上果实，识别精度高、速度快，能满足实时识别的需要。

技术亮点

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于改进YOLOv3的树上果实识别方法。这种方法可以精准识别大面积聚簇重叠的树上果实，识别精度高、速度快，能满足实时识别的需要。实现本发明目的的技术方案是：一种基于改进YOLOv3的树上果实识别方法，包括如下步骤：S1、图像的获取：用户使用数码相机或其他图像采集设备对结有果实的果树进行图像采集，图像采集时间包括果实生长早期、中期和成熟期的不同阶段，拍摄图像的时间点分布在早上、中午、下午不同时段，以便所拍摄的图像中，包括不同时间段的图像，最后将采集到的图像按照Pascal VOC数据集的格式将图片命名，同时创建名为Labeleds、PictureSets、ResultSets的三个文件夹；

基于改进YOLOv3的树上果实识别方法是一种计算机视觉技术，旨在使用移动设备上的摄像头识别树上的果实。这种方法具有以下应用前景：

农业管理：该方法可以帮助农民监测作物的生长情况，识别作物的疾病和虫害，以及评估作物的产量和质量。农民可以使用该技术来提高作物的产量和质量，减少损失。

野生动物保护：该方法可以帮助野生动物保护组织监测野生动物的数量和分布情况。保护组织可以使用该技术来识别动物栖息地的树上果实，从而了解动物的饮食习惯和栖息地分布情况。

城市绿化：该方法可以帮助城市绿化组织评估绿化植被的生长情况和健康状况。城市绿化组织可以使用该技术来识别树上的果实，从而了解树木的生长情况和营养状况。

旅游业：该技术可以为游客提供有趣的体验，让他们在旅途中更好地了解当地的生态环境和农业文化。游客可以使用该技术来拍摄树上的果实，并了解它们的名称和特点。

总的来说，基于改进YOLOv3的树上果实识别方法具有广泛的应用前景，可以帮助人们更好地管理农业、保护野生动物、促进城市绿化和促进旅游业发展。

（1）用户可以通过预设参数控制数据集的先验框的选择，使得网络得到当前数据集下最优的先验框数值；

（2）进行树上果实识别时，采用了改进的YOLOv3网络结构对果实数据集进行训练，训练得到的模型能够更精确的识别个体较小的果实目标，并且能够精准识别大面积聚簇重叠的果实目标；

（3）可以在果园复杂环境下，对不同时期树上果实进行识别，具有识别精度高、速度快的特点，能够满足实时识别的需要。

这种方法可以精准识别大面积聚簇重叠的树上果实，识别精度高、速度快，能满足实时识别的需要。