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

目录

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

1.2.3水果识别技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.4技术路线与研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1计算机视觉基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2深度学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3卷积神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.4目标检测算法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.5YOLO目标检测算法详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.5.1YOLO算法发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.5.2YOLO算法工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.5.3YOLO算法优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

基于改进型YOLO的番茄识别算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1复杂环境图像特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.2改进型YOLO算法框架构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2.1网络结构优化设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.2.2损失函数改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.2.3非极大值抑制优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.3番茄特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.4算法训练策略与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

改进型YOLO算法实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1实验数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.1.1数据采集方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.1.2图像预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.1.3数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.2实验平台与环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.3评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.4对比实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.4.1与传统目标检测算法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.4.2与其他深度学习算法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.5算法鲁棒性与泛化能力测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.5.1不同光照条件测试．．．．．