Algoritmo de detección de objetos YOLOv5 mejorado para la detección precisa de Rhynchophorus ferrugineus adulto
Proponen un algoritmo para detectar y contar automáticamente los picudos rojos en las trampas, la precisión del reconocimiento alcanza el 93.8%, lo que mejora la eficiencia del monitoreo. Además, el algoritmo puede adaptarse a las tareas de detección de otras plagas, lo que aumenta su gama de aplicaciones en campo.
- Más información en: mdpi.com
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