【摘 要】
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实现对复杂环境下西兰花叶片的高精度检测,对西兰花病虫害的监测和防治具有重要意义。在田间复杂环境下叶片存在重叠或遮挡,增加了数据的获取成本,制约深度学习网络结构在田
【机 构】
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湖南农业大学信息与智能科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61972146),湖南省重点研发计划(2017NK2381)
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实现对复杂环境下西兰花叶片的高精度检测,对西兰花病虫害的监测和防治具有重要意义。在田间复杂环境下叶片存在重叠或遮挡,增加了数据的获取成本,制约深度学习网络结构在田间复杂环境叶片检测上的应用。为此,提出基于改进SSD网络的西兰花叶片检测方法。通过特征辅助学习法更改训练集的组成,使SSD网络学习到较为完整的叶片边缘特征和叶片遮挡特征,采用数据增强和修改激活函数的方式构建模型。测试结果,单独叶片和植株叶片平均准确率为99.8%和89.9%,平均IOU为91.0%和84.2%,总体平均IOU和平均准确率分别为87
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