文献类型： 中文期刊
作者： 吴阳华 1 ; 王建楠 1 ; 刘敏基 1 ; 游兆延 1 ; 谢焕雄 1 ; 杜元杰 2 ;
作者机构： 1.农业农村部南京农业机械化研究所
2.中国农业科学院
关键词： 花生荚果;分级机械;轻量化模型;剪枝算法;智慧蒸馏算法;实时检测
期刊名称： 中国农机化学报
ISSN： 2095-5553
年卷期： 2025 年 46 卷 002 期
页码： 230-236,258
收录情况： 北大核心
摘要： 花生荚果分级是花生商品化过程中的重要环节。针对传统花生荚果分级机械精度较低、局限性较大等问题，提出一种基于深度学习的YOLOv5n—SP花生荚果检测算法，对花生荚果按籽仁数量和是否破损进行分级。结合GSConv构建轻量级颈部网络，轻量化的同时实现性能提升；为减少计算冗余，引入Slimming算法进行通道剪枝，在保证性能的前提下进一步降低模型参数量；引入通道智慧蒸馏算法，提高剪枝模型性能。结果表明，改进后的YOLOv5n—SP相较于原模型YOLOv5n，浮点计算量减少58.5%，模型精确率、召回率分别提高2.0%和1.1%，实时检测速度达到84帧/s，提升7.7%。
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