基于 YOLOv5 的白芍除草机目标检测模型设计与试验

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DOI: 10.12361/2661-3522-06-02-168318

基于 YOLOv5 的白芍除草机目标检测模型设计与试验

冯雅, 柳佳俊, 蒋杰, 方园, 刘洋洋*

绍兴职业技术学院信息工程学院, 安徽农业大学工学院, 安徽农业大学园艺学院

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摘要：目的：针对白芍中药田中杂草和草药的精准识别问题。方法：本文提出一种基于 YOLOv5 的白芍除草机目标检测模型，可以实现对白芍和两种杂草的精准识别检测，提高了除草效果、精度与实时性，并通过试验验证了该目标检测模型的有效性。实验结果：基于 yolov5n 目标检测模型的 mAP 为 87.5%，精准率为 92.8%，召回率为 82.1%，模型预测速度为 10.1ms，目标检测的置信度能达到接近 85% 到 90% 左右。结论：证明本文提出目标检测模型对白芍以及中草药行间杂草的识别检测精度较高，满足白芍除草机的工作需要，为中药材智能植保技术研发提供了参考。

关键词：

深度学习；YOLOv5；白芍；除草机；目标检测

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3514

年,卷(期)：2024,6(2)