基于改进yolo算法的牛只种类识别与行为检测.pdf
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摘要
摘要
在畜牧业领域内，精准养殖的关键环节在于对动物进行个体的信息采集与行为特
征的智能检测,本文针对养殖过程中由于曝光、肢体被遮挡等复杂环境造成牛只种类
识别和行为检测不准的问题，提出了基于yolov7算法的改进算法，研究工作主要包
括：
首先，建立多种类牛只行为检测图像数据集。本论文数据来源包括两部分，一部
b
分来自某牧场的
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基于改进YOLO算法的苹果叶片病害识别研究
一、引言
随着现代农业技术的发展，精准农业逐渐成为农业领域的研究热点。其中，植物病害的准确识别对于作物的健康生长、产量的提升及病虫害的防治具有重大意义。在众多水果中，苹果作为一种广泛种植和受欢迎的水果，其叶片病害的识别更是研究的关键。本文针对苹果叶片病害识别问题，提出了一种基于改进YOLO算法的识别方法，以期为苹果种植业的病害防治提供技术支持。
二、背景及意义
苹果叶片病害的种类繁多，如斑点病、黑星病、锈病等，这些病害对苹果的生长和产量都有很大的影响。传统的病害识别方法主要依靠人工观察和经验判断，这种方法效率低下，且易受人为因素影响，难以满足现代农业
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基于改进YOLO算法的风机叶片表面损伤检测.pdf
技术应用Techniqueandapplication
基于改进YOLO算法的风机叶片表面损伤检测
李帅李龙？
（1大连交通大学软件学院，辽宁大连，116028；2中国兵器工业集团北方华锦化学工业股份有限公司销售总公司，
辽宁盘锦，124000）
摘要
针对风机叶片维护成本高的问题，本文将目标检测技术用于检测风机叶片损伤，为精确定位损伤位置提供可行
性方案，降低因停机检修带来的经济损失，保障风机的可靠运行。本文基于改进YOLOv8算法提出一种新颖的风机
叶片
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摘要
在农业领域，石榴作为一种经济价值高且广泛种植的水果，其生长期的准确检测有
助于精确管理农作物生长周期，直接关系到产量和品质，进而影响农业经济效益。随着
计算机视觉技术和深度学习方法的发展，为农业中的应用提供了一种新的可能性，尤其
是在精确检测和管理作物生长方面。然而，现有的研究大多集中在单一简单环境下的果
蔬检测，对于光线不足、遮挡严重、雨天和夜间等复杂场景的研究较少。此外，大多数
研究仅关注果蔬的成熟度检测，缺乏从现蕾到成熟全周期的系统性研究。这些局限性成
为了实现高效、低成本农业管理的重大挑战。本研究旨在通过深度学习方法和计算机视
觉技术，开发一套高效的石榴生长期检测系统，以应对上述
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一种基于改进YOLO算法的伪装目标检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112801169 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110097503.5
(22)申请日 2021.01.25
(71)申请人 中国
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基于改进YOLO算法的石榴生长期检测.docx
基于改进YOLO算法的石榴生长期检测
一、引言
随着深度学习技术的发展，计算机视觉在农业领域的应用逐渐广泛。其中，基于目标检测算法的果实生长周期检测是现代农业智能化的重要研究方向。石榴作为我国的重要经济作物之一，其生长周期的准确检测对于提高产量和品质具有重要意义。本文旨在研究基于改进YOLO算法的石榴生长期检测，以提高石榴种植的智能化水平。
二、相关技术背景
2.1YOLO算法
YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。YOLO算法具有较高的检测速度和准确性，在计算机视觉领域得到广泛应用。
2.2石榴生长周期
石榴的生长周期
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基于YOLO算法的目标检测技术改进与应用.docx
基于YOLO算法的目标检测技术改进与应用
目录
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
二、目标检测技术的背景与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
目标检测技术的概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
目标检测技术的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
基于YOLO算法的目标检测技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
三、YOLO算法的基本原理与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．
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Y公司基于YOLO技术的改进小目标检测算法研究与实践
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究内容与方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
YOLO技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1YOLO
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YOLO系列目标检测算法的优化与改进
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一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
目标检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
YOLO系列算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
二、YOLO算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
YOLO算法原理．．．．．．．
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YOLO目标检测算法的改进与优化
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YOLO目标检测算法的改进与优化（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
YOLO目标检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1YOLO算法原理简介．．．．
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YOLO人脸检测算法改进研究
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内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3YOLO人脸检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
YOLO算法原理及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1YOLO算法基础．．．．．．．．
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基于改进YOLO的田间果实识别论文
摘要：随着农业现代化的推进，田间果实识别技术在提高农业效率和降低人工成本方面发挥着重要作用。本文针对传统田间果实识别方法存在的局限性，提出了一种基于改进YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的田间果实识别方法。通过对YOLO算法的改进，提高了识别精度和速度，为农业自动化提供了有力支持。本文首先对田间果实识别的研究背景和意义进行阐述，然后详细介绍了改进YOLO算法的原理和步骤，最后对实验结果进行了分析和讨论。
关键词：田间果实识别；YOLO算法；改进；农业自动化
一、引言
（一）研究背景
1.内容一：农业现代化对果实识别技术提出新要求
（1）随着
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基于YOLO算法的图像识别实现.docx
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摘要
随着人工智能在社会生活中的普及和硬件性能的发展，在我们日常接触到的越来越多产品中结合了深度学习的概念，例如手机中使用的人脸识别功能就是一种图像识别算法的应用。同时在交通、医疗等方面也借助着对图像识别极其高效的算法进行判断上的帮助。本次课题主要是针对图片对已知的物体类别分类并准确得到分类物体在图片中的位置，达到可以识别图片中尽量多的物体，为智能垃圾分类甚至于无人驾驶中的识别功能做铺垫。
本系统模型研究是基于深度学习的目标特征检测，具备制作图片训练集，产生模型，微调模型，对图片进行网格划分，对特定目标进行特征提取，分类定位功能。主要完成工作包括：
（1）针
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基于改进型YOLO的复杂环境番茄果实快速识别方法：算法优化与应用.docx
基于改进型YOLO的复杂环境番茄果实快速识别方法：算法优化与应用
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内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2.1模式识别领域进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2.2计算机视觉技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
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基于改进型YOLO网络目标检测算法在乳腺肿瘤超声图像检测中的应用研究.pdf
中国医学装备2024年9月第21卷第9期ChinaMedicalEquipment2024SeptemberVol.21No.9学术论著
基于改进型YOLO网络目标检测算法
在乳腺肿瘤超声图像检测中的应用研究
1111123
杨涛杨岚兰杨米扬黄棋叶双雨付丽媛赵红佳
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福建中医药大学第一临床医学院福州350004；中国人民解放军联勤保障部队第九〇〇医院放射诊断科
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基于改进的YOLOv3车辆检测方法汇报人：2024-01-27
目录CONTENTS引言YOLOv3算法原理基于改进的YOLOv3车辆检测方法改进方法详述结论与展望
01引言
交通安全问题日益严重01随着汽车保有量不断增长，交通事故频发，对人民生命财产安全造成严重威胁。因此，发展高效的车辆检测技术对于提高道路交通安全具有重要意义。智能交通系统的发展需求02车辆检测是智能交通系统（ITS）的核心技术之一，对于实现交通拥堵缓解、智能导航、自动驾驶等功能具有重要作用。YOLOv3算法的广泛应用03YOLOv3算法作为一种优秀的目标检测算法，具有速度快、准确率高、可移植性强等优点，在车辆检测领域具有广