马铃薯幼苗图像的检测与定位方法研究

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马铃薯叶芽检测是提高马铃薯自动育苗剪种环节生产效率的关键技术,由于马铃薯叶芽检测具有目标小、杆茎与叶芽遮挡严重、以及环境光照不稳定等特点,对叶芽的准确检测与定位算法提出了苛刻的要求。为此,本文开展基于深度学习网络的马铃薯叶芽识别与检测方法研究。首先,为了提高识别的准确性,开展了基础网络设计研究。为了降低漏检率,将基础网络的先验框设置为12个;为了提高小目标识别的准确性,根据基础网络的输入尺寸,添加了四种缩放比例;为了降低误识别率,提高叶芽与杆茎的区分度,在网络的损失函数设计中添加了颜色损失信息项,利
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