基于深度卷积神经网络的柑橘目标识别方法

作者:毕松; 高峰; 陈俊文; 张潞

摘要:针对户外自然环境,基于深度卷积神经网络设计了对光照变化、亮度不匀、前背景相似、果实及枝叶相互遮挡、阴影覆盖等自然环境下典型干扰因素具有良好鲁棒性的柑橘视觉识别模型。模型包括可稳定提取自然环境下柑橘目标视觉特征的深层卷积网络结构、可提取高层语义特征来获取柑橘特征图的深层池化结构和基于非极大值抑制方法的柑橘目标位置预测结构,并基于迁移学习完成了柑橘目标识别模型训练。本文运用多重分割的方法提高了柑橘目标识别模型的多尺度图像检测能力和实时性,利用包含多种干扰因素的自然环境下柑橘目标数据集测试,结果表明,柑橘识别模型对自然采摘环境下常见干扰因素及其叠加具有良好的鲁棒性和实时性,识别平均准确率均值为86. 6%,平均损失为7. 7,平均单帧图像检测时间为80 ms。

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关键词:
  • 自然环境
  • 柑橘
  • 识别
  • 深度卷积神经网络

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期刊名称:农业机械学报

期刊级别:北大期刊

期刊人气:2062

杂志介绍:
主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院
出版地方:北京
快捷分类:农业
国际刊号:1000-1298
国内刊号:11-1964/S
邮发代号:2-363
创刊时间:1957
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:2.21
综合影响因子:2.233