预览加载中，请您耐心等待几秒...

基于机器视觉的田间杂草识别方法研究的中期报告.docx

预览
1/2
2/2

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示 文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

基于机器视觉的田间杂草识别方法研究的中期报告 摘要： 杂草是影响农作物生长和产量的主要因素之一，因此，对杂草的识别和控制非常重要。传统的杂草识别方法依赖于人眼观察，不仅效率低下，而且准确性往往受到主观因素的影响。随着机器视觉技术的发展，借助计算机对农田中的杂草进行识别已逐渐引起人们的注意。 本报告提出了一种基于机器视觉的田间杂草识别方法，采用深度卷积神经网络（CNN）作为主要的识别模型，并结合区域建议网络（RPN）进行目标定位，实现了杂草的自动识别。 实验结果表明，该方法在公开数据集上表现良好，平均准确率高达95.6%，且具有良好的鲁棒性和实用性。未来，我们将进一步改进模型，并将其应用于实际的田间作业中。 关键词：机器视觉；深度学习；杂草识别；卷积神经网络；区域建议网络 Abstract: Weedisoneofthemainfactorsthataffectthegrowthandyieldofcrops,soweedidentificationandcontrolarecrucial.Traditionalweedidentificationmethodsrelyonhumanobservation,whichareinefficientandaccuracyisoftenaffectedbysubjectivefactors.Withthedevelopmentofmachinevisiontechnology,peoplehavegraduallypaidattentiontotheuseofcomputerstoidentifyweedsinthefield. Inthisreport,weproposeamachinevision-basedweedidentificationmethod,whichusesadeepconvolutionalneuralnetwork(CNN)asthemainrecognitionmodel,combinedwitharegionproposalnetwork(RPN)fortargetlocation,andachievesautomaticidentificationofweeds. Experimentalresultsshowthatthemethodperformswellonpublicdatasets,withanaverageaccuracyofupto95.6%,andhasgoodrobustnessandpracticality.Inthefuture,wewillfurtherimprovethemodelandapplyittoactualfieldoperations. Keywords:machinevision;deeplearning;weedidentification;convolutionalneuralnetwork;regionproposalnetwork