【摘 要】
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葡萄种植过程中大部分工作由人工完成,其劳动强度较大且生产效率低,为实现田间作业的自动化需要准确识别田间葡萄果穗,本文采用Faster R-CNN模型实现田间红提葡萄果穗的识别
【机 构】
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石河子大学机械电气工程学院,绿洲特色经济作物生产机械化教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金地区科学基金项目(31560476),石河子大学项目(ZZZC201746B),新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2019G098)
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葡萄种植过程中大部分工作由人工完成,其劳动强度较大且生产效率低,为实现田间作业的自动化需要准确识别田间葡萄果穗,本文采用Faster R-CNN模型实现田间红提葡萄果穗的识别。首先根据田间环境采用不同设备采集葡萄果穗图像,包括不同光照强度下不同成熟度的葡萄果穗图像,通过数据扩增的方法将样本数量扩大4倍并制作数据集,再分别采用Resnet50、Googlenet、VGG16、VGG19、Alexnet作为Faster R-CNN模型的区域候选网络(RPN),并对比分析5种迁移学习模型的识别结果,选择较优的模
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