【摘 要】
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在农业保险中,苹果园受灾理赔需要通过快速准确的落果计数进行定损,然而自然场景的复杂性、落果的分布状态、采集员的身高、拍照习惯等环境因素和人为因素影响了基于影像的落
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,北京农业信息技术研究中心,中国人民财产保险股份有限公司北京市分公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(编号:2017YFE0122500);国家自然科学基金(编号:41601467);北京市农林科学院青年基金(编号:QNJJ201815)
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在农业保险中,苹果园受灾理赔需要通过快速准确的落果计数进行定损,然而自然场景的复杂性、落果的分布状态、采集员的身高、拍照习惯等环境因素和人为因素影响了基于影像的落果识别与计数的准确性和可靠性。通过获取不同落果背景、光照度、落果分布密集度、拍摄高度和拍摄距离等条件下地面的苹果影像,采用基于深度学习的更快速的区域卷积神经网络(faster region convolutional neural networks,Faster-RCNN)模型进行地面苹果检测的方法,与传统方法Hough变换和分水岭算法进行对比。
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