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基于改进Faster R-CNN的田间植株幼苗检测方法

作  者:
陈旭君;王承祥;孙福;张顺;朱德泉;廖娟
单  位:
安徽农业大学工学院
关键词:
精准农业;植株幼苗检测;卷积神经网络;Faster R-CNN;过拟合;
摘  要:
为了准确检测田间植株幼苗,以实现植株幼苗的精准喷药施肥,提出了一种基于改进Faster R-CNN的植株幼苗检测方法。以Faster R-CNN结构为基础设计植株幼苗检测网络,将ResNet50网络作为共享卷积层,并将Dropout层引入到Fast R-CNN网络的全连接层之间,用月季苗图像对网络进行训练生成模型。结果表明,改进的Faster R-CNN模型对月季苗的检测准确度可达96.5%,召回率达到95.35%,而且对其他种类植株幼苗如玫瑰和番茄幼苗也具有良好的检测能力。改进的网络模型的泛化能力强,收敛速度快,有助于自动化植保机械的研发。

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