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申请/专利权人：黑龙江八一农垦大学
摘要：本发明公开了一种基于改进Faster‑RCNN模型的机插水稻秧苗漂秧漏插识别方法及系统，属于农作物目标检测识别领域，以提升水稻秧苗漂秧漏插的检测精度。技术要点：利用无人机获取机插水稻秧苗图片作为样本数据集，并进行数据预处理，得到水稻秧苗自建数据集。采用残差网络ResNet50融合FPN特征金字塔建立网络检测模型；对改进后的Faster‑RCNN模型进行优化训练；将训练后的Faster‑RCNN改进算法对水稻秧苗进行分类识别，利用最小二乘法进行秧苗行线拟合，以此来确定水稻秧苗漏插位置。通过改进的Faster‑RCNN网络模型对水稻秧苗漂秧数、成活数、少叶数及漏插进行分类检测，在复杂条件下能得到较高的识别精度。
主权项：1.一种基于改进Faster-RCNN模型的机插水稻秧苗漂秧漏插识别方法，其特征在于，所述方法包括：无人机获取大田水稻秧苗图像数据；对大田水稻秧苗图像进行预处理和标注，得到预处理图像；选用原始Faster-RCNNFaster-RegionswithCNNfeatures深度学习模型，并根据水稻秧苗特性对该深度学习网络进行优化，得到改进的Faster-RCNN模型；将预处理的水稻秧苗图像数据集导入改进的Faster-RCNN模型进行迭代训练；将待测水稻秧苗图像导入训练后的Faster-RCNN模型进行水稻秧苗预测；利用最小二乘法对预测后的水稻秧苗图像数据进行拟合，找出漏插水稻秧苗位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 黑龙江八一农垦大学 一种基于改进Faster-RCNN模型的机插水稻秧苗漂秧漏插识别方法及系统
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