基于改進YOLO v5的復(fù)雜環(huán)境下桑樹枝干識別定位方法

摘要： 為實現(xiàn)復(fù)雜自然環(huán)境下對桑樹嫩葉處枝干的識別檢測，改變當(dāng)前桑葉采摘設(shè)備作業(yè)過程中依賴人工輔助定位的現(xiàn)狀，解決識別目標(biāo)姿態(tài)多樣和環(huán)境復(fù)雜導(dǎo)致的低識別率問題，提出一種基于改進YOLO v5模型的桑樹枝干識別模型(YOLO v5-mulberry),并結(jié)合深度相機構(gòu)建定位系統(tǒng)。首先，在YOLO v5的骨干網(wǎng)絡(luò)中加入CBAM(Convolutional block attention m... （共9頁）