【摘 要】
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为解决自然环境下作物识别率不高、鲁棒性不强等问题,以西兰花幼苗为研究对象,提出了一种基于Faster R-CNN模型的作物检测方法。根据田间环境特点,采集不同光照强度、不同地
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0701300)
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为解决自然环境下作物识别率不高、鲁棒性不强等问题,以西兰花幼苗为研究对象,提出了一种基于Faster R-CNN模型的作物检测方法。根据田间环境特点,采集不同光照强度、不同地面含水率和不同杂草密度下的西兰花幼苗图像,以确保样本多样性,并通过数据增强手段扩大样本量,制作PASCAL VOC格式数据集。针对此数据集训练Faster R-CNN模型,通过设计ResNet101、ResNet50与VGG16网络的对比试验,确定ResNet101网络为最优特征提取网络,其平均精度为90.89%,平均检测时间249
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