АрхИИВ

Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство

Northwest A&F University: YOLOv5s находит грозди винограда, все метрики 99,40%

В исследовании Северо-Западного университета A&F модель YOLOv5s для детекции гроздей винограда показала точность, полноту, mAP и F1 по 99,40%.

Кейс предоставлен Vinum ex Machina

запись № 225 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0

Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.

Стадия
Исследование
География
Китай
Год
2022
Источники
1
CB-002690
по данным Vinum ex Machina

/01 · ключевые результаты

Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.

  • возможность системы

    99,40%

    точность детекции гроздей

    Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026

    2022 год · модель YOLOv5s для детекции гроздей винограда на полевых изображениях

    данные исследования

оценка strategai

Оценка не рассчитывается.

В исследовании Северо-Западного университета A&F модель YOLOv5s для детекции гроздей винограда показала точность, полноту, mAP и F1 по 99,40%.

Стадия
Исследование
География
Китай
Год
2022
Источники
1
CB-002690
по данным Vinum ex Machina

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-002690Northwest A&F University

Бизнес

Компания
Northwest A&F University
Отрасль
Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Функция
Производство и основные операции
Задача
Точное земледелие и животноводство

Технология

Класс AI
Компьютерное зрение
Тип решения
Собственная разработка
Данные
8 657 полевых изображений

Внедрение

Стадия
Исследование, на 29.09.2026
География
Китай

/03 · описание кейса

Зачем

Бизнес-задача

Определение положения гроздей винограда на изображениях с поля — исходная задача для систем оценки урожая и автоматизации работ в виноградниках. Работа выполнена в Северо-Западном университете A&F (Китай).

Что

Решение

Для детекции гроздей применена модель компьютерного зрения YOLOv5s — компактный вариант семейства детекторов объектов YOLOv5. Модель находит грозди на полевых изображениях.

Как

Внедрение

По результатам оценки точность, полнота, mAP и F1 составили по 99,40%.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • Точность, полнота, mAP и F1 модели YOLOv5s при детекции гроздей составили по 99,40%.
  • Работа опирается на набор из 8 657 полевых изображений и выполнена в Северо-Западном университете A&F в 2022 году.

Ограничения

  • Показатели 99,40% получены в исследовании на наборе изображений; они не показывают качество работы в регулярной эксплуатации на виноградниках.

  1. [1] Vinum ex Machina

    Vinum ex Machina — Кейсбук, запись № 225

    партнёр · 29.09.2026

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-002690 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002690/ · Vinum ex Machina № 225