Improved Field Obstacle Detection Algorithm Based on YOLOv8

To satisfy the obstacle avoidance requirements of unmanned agricultural machinery during autonomous operation and address the challenge of rapid obstacle detection in complex field environments, an improved field obstacle detection model based on YOLOv8 was proposed. This model enabled the fast dete...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Agriculture (Basel) Ročník 14; číslo 12; s. 2263
Hlavní autoři:	Zhou, Xinying, Chen, Wenming, Wei, Xinhua
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.12.2024
Témata:	Accuracy Agricultural equipment Agricultural land Agricultural technology Agricultural vehicles Agriculture Algorithms BiFPN Boxes CBAM Computer vision Datasets Deep learning Detectors Electric power Farm machinery Farmers field obstacle detection Fieldwork Frames per second Harvesters Image quality Lighting Obstacle avoidance Pylons Real time Sensors Target detection Task complexity Tractors Vision systems WIoU v3 YOLOv8
ISSN:	2077-0472, 2077-0472
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!