【摘 要】
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为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1 648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4 950幅残膜样本图像,按照7∶2∶1划分为训练集(3 465幅)、验证集(9
【机 构】
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新疆农业大学机电工程学院,新疆农业工程装备创新设计实验室重点实验室,阿拉尔市天典农机制造有限责任公司
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划资助项目(2017YFD0701102-2),国家自然科学基金资助项目(51665057),新疆自治区重点研发任务专项(2016B01003-1),新疆自治区高校科研计划创新团队资助项目(XJEDU2017T005)。
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为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1 648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4 950幅残膜样本图像,按照7∶2∶1划分为训练集(3 465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试
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