【摘 要】
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为了快速而准确地统计视频监测区域内的水稻穗数,提出了一种基于改进Faster R-CNN的稻穗检测方法.针对稻穗目标较小的问题,在Inception ResNet-v2的基础上引入空洞卷积进行优
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目(2019B020214002),广东省农业厅乡村振兴专项基金项目(5600-F19257)。
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为了快速而准确地统计视频监测区域内的水稻穗数,提出了一种基于改进Faster R-CNN的稻穗检测方法.针对稻穗目标较小的问题,在Inception ResNet-v2的基础上引入空洞卷积进行优化;对于不同生长期稻穗差别大的问题,设计了针对标注框尺度的K-means聚类,为候选区域生成网络提供先验知识,从而提高了检测精度.鉴于小尺寸稻穗目标的特殊性,用ROIAlign替代ROIPooling,提高了感兴趣区域的提取精度.试验测试时,根据水稻不同发育期稻穗的表型特征差异自制了3类数据集,并选取最佳聚类数为10.模型对比试验表明,本文方法的稻穗检测平均精度均值达到80. 3% ,较Faster R-CNN模型提升了2. 4个百分点,且比SSD和YOLO系列模型有较大幅度的提升.
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