基于深度学习与图像处理的玉米茎秆识别方法与试验
Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery（2020）
摘要
以识别玉米秧苗茎秆为目标,采用云台搭载电荷耦合器件(CCD)相机获得玉米秧苗图像,采用LabelImage插件制作了玉米秧苗的标记与标签.基于深度学习框架TensorFlow搭建了多尺度分层特征的卷积神经网络模型,应用4倍膨胀的单位卷积核,获得了玉米秧苗图像的识别模型,其识别准确率为99.65％.将已知玉米秧苗图像划分为最佳子块,求取了各个子块的最佳二值化阈值.选取6种杂草密度在每天5个时间段进行为期3d的试验,共采集了10 800幅图像.试验结果显示,对玉米秧苗茎秆的平均识别准确率为98.93％,且光照条件与田间杂草密度对识别结果没有显著影响(P＞0.05).
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