【摘 要】
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为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树。针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题，探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理制作VOC2007数据集；其次在计算机上搭建深度学习环境，调整参数进行网络模型训练；最后对已训练模型进行测试，评价已训练模型的性能
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用发展专项（cstc2019 jscx-gksb X0092）；
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为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树。针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题，探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理制作VOC2007数据集；其次在计算机上搭建深度学习环境，调整参数进行网络模型训练；最后对已训练模型进行测试，评价已训练模型的性能，并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型（单芽和一芽一叶/二叶）的检测敏感度。结果表明，当不区分茶叶嫩芽类型时，平均准确度（AP）为0.54，均方根误差（RMSE）为3.32；当区分茶叶嫩芽类型时，单芽和一芽一叶/二叶的AP为0.22和0.75，RMSE为2.84；另外剔除单芽后，一芽一叶/二叶的AP为0.76，RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法（传统目标检测算法），表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法（RMSE为5.47），可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。深度学习算法在智慧茶园图像实时检测系统中实现茶叶嫩芽检测以及自动化采摘具有重要应用前景。
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在今后较长时期内,煤炭仍然是我国自主可控、具有自然优势的能源资源,是我国应对百年未有之大变局、确保能源安全稳定供应和国际能源市场话语权的根基,作为兜底保障能源的作用仍不可替代中央经济工作会议提出,"实现碳达峰碳中和是推动高质量发展的内在要求,要坚定不移推进,但不可能毕其功于一役。要坚持全国统筹、节约优先、双轮驱动、内外畅通、防范风险的原则。""要立足以煤为主的基本国情,抓好煤炭清洁高效利用,
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