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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 903 - 911 (9page)
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A shrimp quality detection model using YOLOv4 deep learning algorithm is designed, which is superior in terms of network architecture, data processing and feature extraction. The shrimp images were taken and data expanded on their own, the LableImage platform was used for data annotation, and the network model was trained under the Darknet framework. Through comparison, the final performance of the model was all higher than other common target detection models, and its detection accuracy reached 93.7% with an average detection time of 47 ms, indicating that the method can effectively detect the quality of shrimp in the production process.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. TECHNICAL METHODS
3. DATA PRE-PROCESSING
4. TESTING AND ANALYSIS
5. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
T. Xueheng, W. Xuejun, C. Jinshi, Y. Jixin, Z. Peiwei, Z. Jiucheng, W. Huihui, and Z. Liping, “Sea Cucumber Processing Line With Grading Function,” Application CN20131010-30508A Events, pp. 1-8, 2013.
T. Xueheng, W. Xuejun, and H. Qiaosheng, “Automatic Weighing and Grading Device for Seafood,” Application CN2015208979320A Events, pp. 1-10, 2015.
S. Villon, D. Mouillot, M. Chaumont, E.S. Darling, G. Subsol, T. Claverie, and S. Villeger, “A Deep Learning Method for Accurate and Fast Identification of Coral Reef Fishes in Underwater Images,” Elsevier of Ecological Informatics, Vol. 48, No. 1, pp. 238-244, 2018.
C. Suxia, Z. Yu, W. Yonghui, and Z. Lujun, “Fish Detection Using Deep Learning,” Applied Computational Intelligence & Soft Computing, Vol. 2020, No. 1, pp. 1-13, 2020.
F. Yiran, T. Xueheng, and L. Eung-Joo, “Classification of Shellfish Recognition Based on Improved Faster R-CNN Framework of Deep Learning,” Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2021, No. 1, pp. 1-10, 2021.
T. Xueheng, W. Xuejun, and H. Qiaosheng, “Automatic Weighing and Grading Device for Seafood,” Application CN2015208979320A Events, pp. 1-10, 2015.
S. Villon, D. Mouillot, M. Chaumont, E.S. Darling, G. Subsol, T. Claverie, and S. Villeger, “A Deep Learning Method for Accurate and Fast Identification of Coral Reef Fishes in Underwater Images,” Elsevier of Ecological Informatics, Vol. 48, No. 1, pp. 238-244, 2018.
C. Suxia, Z. Yu, W. Yonghui, and Z. Lujun, “Fish Detection Using Deep Learning,” Applied Computational Intelligence & Soft Computing, Vol. 2020, No. 1, pp. 1-13, 2020.
F. Yiran, T. Xueheng, and L. Eung-Joo, “Classification of Shellfish Recognition Based on Improved Faster R-CNN Framework of Deep Learning,” Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2021, No. 1, pp. 1-10, 2021.
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