基于YOLO卷积神经网络的水稻秧苗行线检测

来源 :江苏农业学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jiangjuexin

【摘要】

：

为了提高插秧机视觉导航精度,提出了一种基于YOLO卷积神经网络的水稻秧苗行线检测方法。首先对原始图像进行裁剪和拉伸预处理,划分为子图,然后由YOLO网络训练子图,根据秧苗目标框的位置信息确定秧苗行定位点,并拼接子图定位点获取全图秧苗行定位点,连接秧苗行定位点生成秧苗行线,计算相邻定位点间线段斜率以获得行线角度。试验结果表明,YOLO网络的秧苗区域检测性能优于Faster R-CNN和ResNet1

【作者】

：

陈旭君王承祥朱德泉刘晓丽邹禹张顺廖娟

【机构】

：

安徽农业大学工学院,安徽省农业科学院水稻研究所

【出处】

：

江苏农业学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

视觉导航秧苗行线 YOLO网络秧苗行定位点 visual navigationrice seedling row linesYOLO networkloca

【基金项目】

：

安徽省重点研发计划项目(1804a07020111),安徽省科技重大专项(18030701204),安徽省自然科学基金项目(1808085ME158),安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2017A134),安徽省大学生创新创业教育训练计划项目(201910364083)

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