【摘 要】
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为解决在农田无人巡检过程中农作物目标智能识别的问题,将Cycle-GAN网络与Faster RCNN网络相结合构成了一种新的能支持少样本学习的网络模型,其中Cycle-GAN网络被用于提供数据增强.文中主要阐述了该网络的结构,并且对玉米、花生与豆子三种作物的种植地在不同的天气条件下进行了测试,对不同农作物的最优和最差识别率分别是96.53％和96.25％.实验证明,通过两者的结合能够提供更好更快的农作物识别和检测,新的少样本农作物目标识别模型具有较好的鲁棒性.
【机 构】
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成都工业学院自动化与电气工程学院,四川 成都 611730
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为解决在农田无人巡检过程中农作物目标智能识别的问题,将Cycle-GAN网络与Faster RCNN网络相结合构成了一种新的能支持少样本学习的网络模型,其中Cycle-GAN网络被用于提供数据增强.文中主要阐述了该网络的结构,并且对玉米、花生与豆子三种作物的种植地在不同的天气条件下进行了测试,对不同农作物的最优和最差识别率分别是96.53％和96.25％.实验证明,通过两者的结合能够提供更好更快的农作物识别和检测,新的少样本农作物目标识别模型具有较好的鲁棒性.
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