省政府法制办组织召开《山西省动物防疫条例（...
- 为了满足消费群体对于高品质水果的需求和产业精细化发展，提出了一种通过视觉对香蕉无损检测并分级的方法，并且在Jetson Nano平台设计视觉系统，基于YOLOv5搭建的模型实现视觉识别。最终Matlab仿真结果和视觉实验结果表明该方法可以实现对香蕉表面的缺陷进行识别，果实平均识别准确率达到91.3%。
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202307 香蕉检测 Jetson Nano YOLOv5 视觉识别 无损检测
- 针对传统水产养殖业中养殖过程中容易受到养殖人员的个人经验从而导致养殖效率低下、能源损耗严重等问题，本文融合计算机视觉、人工智能、图像处理等技术，应用于对虾养殖业中并展开实践。首先在水下投放双目摄像机把拍取的对虾图像和视频上传至PC端，使用YOLOv5深度学习模型对虾体图像进行训练达到精准识别的效果，然后根据一系列的图像处理等步骤得到分割后的虾体图像，最后基于最小矩形法寻得最优测量点并根据双目视觉算法把二维坐标转换为三维坐标得到对虾的体长及平均生长率。
- 关键字：
对虾养殖 YOLOv5 生长率 202205
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