【摘 要】
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为了使基于视觉信息的农业机器人在葡萄种植园实现准确导航检测行间道路,将采集的视频分割成图片做成图像集,训练图像集对FCN、SegNet和U-NET三种卷积神经网络进行迁移学习,
【机 构】
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甘肃农业大学机电工程学院,西北民族大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61461005);甘肃农业大学SRTP项目(20180601、201906008)
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为了使基于视觉信息的农业机器人在葡萄种植园实现准确导航检测行间道路,将采集的视频分割成图片做成图像集,训练图像集对FCN、SegNet和U-NET三种卷积神经网络进行迁移学习,得到三种分割网络模型,分别用这些模型对测试集中不同环境下葡萄行间路径图像进行分割试验,以人工分割为基准对三种网络的分割效果进行评价,最后对分割前景提取导航基准线。试验表明,三种分割网络测试集分割精度(MCC)分别达到了89.96%、82.42%和75.78%,三种网络测试集上阴天图像的平均MCC分别比晴天高3.78%、0.45%和9
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