【摘 要】
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为解决棉花苗期杂草种类多、分布状态复杂,且与棉花幼苗伴生的杂草识别率低、鲁棒性差等问题,以自然条件下新疆棉田棉花幼苗期的7种常见杂草为研究对象,提出了一种基于优化Faster R-CNN和数据增强的杂草识别与定位方法。采集不同生长背景和天气条件下的杂草图像4 694幅,对目标进行标注后,再对其进行数据增强;针对Faster R-CNN模型设计合适的锚尺度,对比VGG16、VGG19、Res Net
【机 构】
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新疆大学机械工程学院,新疆维吾尔自治区农牧机器人及智能装备工程研究中心
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2019G033),国家级大学生创新创业训练项目(201810755079S)。
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为解决棉花苗期杂草种类多、分布状态复杂,且与棉花幼苗伴生的杂草识别率低、鲁棒性差等问题,以自然条件下新疆棉田棉花幼苗期的7种常见杂草为研究对象,提出了一种基于优化Faster R-CNN和数据增强的杂草识别与定位方法。采集不同生长背景和天气条件下的杂草图像4 694幅,对目标进行标注后,再对其进行数据增强;针对Faster R-CNN模型设计合适的锚尺度,对比VGG16、VGG19、Res Net50和Res Net101这4种特征提取网络的分类效果,选定VGG16作为最优特征提取网络,训练后得到可
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