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一种可用于复杂环境的酿酒葡萄成熟度轻量化检测方法
发布时间： 2025-02-18
自动化采摘技术是提升果实品质和采摘效率的重要手段，而自动化采摘技术的关键步骤之一是成熟度检测。石河子大学周杰教授团队提出一种YOLOv7MCA的轻量化检测方法，其在葡萄图像测试集上的精确度为95.2%，召回率为87.2%，平均精度均值为93.9%，平均检测时间为52.2 ms，模型内存占用量为53.6MB。该模型在占用内存少的同时保持了高检测精度，缩短了检测时间，能够为葡萄果实的自动化机械采摘提供技术支撑。
来源：马鹏伟，周杰. 基于改进YOLOv7的复杂环境下的葡萄成熟度检测[J]. 农业工程学报，2025，41(3)：171-178.
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