基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：czgtbhl

【摘要】

：

对作物花期状态的准确识别是温室作物授粉的前提。为提高花期识别的准确率,该研究以温室番茄为例,提出一种基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法。首先采用改进的基于特征金字塔花束提取神经网络(Flower Extraction Feature Pyramid Networks, FE-FPN)实现番茄花束的局部区域提取,并采用Prim最小生成树对提取的花束区域图像进行识别优先级排序,然后按序将其输入

【作者】

：

赵春江文朝武林森郭文忠龙洁花

【机构】

：

上海海洋大学信息学院,北京农业智能装备技术研究中心

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年24期

【关键词】

：

识别级联神经网络小目标检测授粉机器人 identification cascaded neural network small target detect

【基金项目】

：

宁夏回族自治区重点(重大)研发计划项目(2019BBF02010),国家自然科学基金项目(31601794),北京市农林科学院青年基金(QNJJ202027)

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