【摘 要】
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【目的】对小麦收获麦田图像进行作业边界识别研究，避免小麦联合收获机作业中漏割、重割，减小收获作业损失，提高作业效率，缓解机手作业强度。【方法】提出一种基于U-Net语义分割模型的边界识别方法。该模型采用U型结构，左侧为主干特征提取部分，能够有效提取5个特征层信息；右侧为加强特征提取部分可以有效提取已收获的麦茬区域和未收获的麦穗与植株区域特征信息。【结果】该模型可以准确对已收获的麦茬区域和未收获的麦
【基金项目】
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现代农业产业技术体系建设专项项目； 小麦机械化技术项目（CARS-03）； 国家重点研发计划项目（2018YFD030070）；
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【目的】对小麦收获麦田图像进行作业边界识别研究，避免小麦联合收获机作业中漏割、重割，减小收获作业损失，提高作业效率，缓解机手作业强度。【方法】提出一种基于U-Net语义分割模型的边界识别方法。该模型采用U型结构，左侧为主干特征提取部分，能够有效提取5个特征层信息；右侧为加强特征提取部分可以有效提取已收获的麦茬区域和未收获的麦穗与植株区域特征信息。【结果】该模型可以准确对已收获的麦茬区域和未收获的麦穗与植株区域进行实时分割，实现了像素准确率94.96%、均交并比 89.24%的精度结果。【结论】该方法对于光照，噪声等外界环境的干扰有较强的鲁棒性和泛化能力，为机手驾驶作业提供良好的辅助作用，保证了作业的安全性。
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