Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"yoloresnet70"'
Publikováno v:
Guangdong nongye kexue, Vol 49, Iss 3, Pp 151-162 (2022)
【Objective】The study was conducted to improve the detection accuracy of muskmelon picking robot in greenhouse under complex light changes and branch and leaf occlusion, and realize the spatial coordinate positioning of detection targets.【Method
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f535686a73a04772879824c4fa6f3fe1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IET Image Processing (Wiley-Blackwell); Nov2021, Vol. 15 Issue 13, p3071-3079, 9p
Autor:
Olarewaju Mubashiru Lawal, Huamin Zhao
Publikováno v:
IET Image Processing, Vol 15, Iss 13, Pp 3071-3079 (2021)
Abstract The detection of fruit, including accuracy and speed is of great significance for robotic harvesting. Nevertheless, attributes such as illumination variation, occlusion, and so on have made fruit detection a challenging task. A robust YOLOFi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/25b35de54bd64d7d8142fbde597a0f29
Autor:
Huamin Zhao, Olarewaju Mubashiru Lawal
Publikováno v:
IET Image Processing, Vol 15, Iss 13, Pp 3071-3079 (2021)
The detection of fruit, including accuracy and speed is of great significance for robotic harvesting. Nevertheless, attributes such as illumination variation, occlusion, and so on have made fruit detection a challenging task. A robust YOLOFig detecti
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e585fb63914f5b23b530b856a153d140
https://doaj.org/article/25b35de54bd64d7d8142fbde597a0f29
https://doaj.org/article/25b35de54bd64d7d8142fbde597a0f29