【摘 要】
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近年来,计算机视觉迅速发展并且在许多领域范围内都得到了广泛的应用。在农业生产中,农民检测农作物的病害防止减产。计算机视觉和深度学习用来帮助农民解决农业生产中的病害检测问题,将对于农作物病害分类以及实现智慧农业等方面具有重要的现实意义。本文采用了基于深度学习的目标检测技术实现对番茄病害的检测,提高番茄病害的防治效率以及算法的检测精度。针对番茄病害检测效率低、劳动消耗大的问题,建立了基于快速RCNN的
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近年来,计算机视觉迅速发展并且在许多领域范围内都得到了广泛的应用。在农业生产中,农民检测农作物的病害防止减产。计算机视觉和深度学习用来帮助农民解决农业生产中的病害检测问题,将对于农作物病害分类以及实现智慧农业等方面具有重要的现实意义。本文采用了基于深度学习的目标检测技术实现对番茄病害的检测,提高番茄病害的防治效率以及算法的检测精度。针对番茄病害检测效率低、劳动消耗大的问题,建立了基于快速RCNN的番茄病害检测模型。与传统的检测方法相比,该方法不仅提高了检测速度,而且提高了检测精度。其次,植物叶片图像差异不明显,采用Res101作为模型的特征提取网络,增加了图像特征提取的丰富性。同时该模型可以避免番茄病害叶片图像检测中卷积层数增加造成的梯度损失。最后,考虑到每张图像中的番茄病害叶片大小以及比例均不相同,使用K-Means算法聚类分析了每个番茄病害叶片的目标框,以此来使模型中的Anchor更加接近番茄病害叶片目标框的真实大小,进而提高算法的检测准确率。
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