果园复杂环境下苹果果实识别的YOLOv3改进策略

摘要信息: 本文主要探讨了在果园复杂环境中，针对苹果果实识别的难题，如何通过改进YOLOv3算法来提升其性能。首先，针对果园环境中的果树叶片干扰问题，作者引入了空洞卷积模块。空洞卷积能够增加神经网络的感受野，增强对物体边缘的敏感性，从而减少果实与叶片之间的混淆，提高了果实边缘的检测精度。这一创新改进有助于提高识别的精确度。 其次，针对光线变化带来的识别挑战，文章提出了一种自适应的图像增强方法。这种方法根据图像的亮度动态调整对比度和亮度，使得果实能在各种光照条件下保持清晰，从而改善了识别在不同光线条件下的稳定性。这显著提升了果实识别的准确性，使其更具鲁棒性。 再者，为解决果实遮挡问题，文中采用了多尺度特征融合策略。通过在不同层次的特征图中同时进行检测，即使部分果实被遮挡，也能在多个视图中提高识别率，提高了整体系统的识别性能。 作者通过对YOLOv3的这三个关键改进，即空洞卷积、自适应图像增强和多尺度特征融合，成功地提高了果园复杂环境下苹果果实的识别能力。实验证据表明，这些改进显著提升了识别精度和鲁棒性，为果园智能化管理提供了有力的技术支持，也为其他类似环境下的目标检测任务提供了有价值的参考。