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基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的番茄目標(biāo)檢測算法

2021-05-06 | rar | 2.59 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為了使采摘機器人在收獲番茄時更加精準(zhǔn)地識別目標(biāo)果實,采用改進(jìn)后的 Cascade rcnt網(wǎng)絡(luò)對溫室內(nèi)的番茄果實進(jìn)行目標(biāo)檢測。將 Cascade rann網(wǎng)絡(luò)中的非極大值抑制算法替換為Sof-NMS( soft non- maximum suppression)算法,采用適合番茄形狀的錨框,增強網(wǎng)絡(luò)對重疊果實的識別能力,與原 Cascade rann網(wǎng)絡(luò)相比,目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率提高了近2%,在識別番茄果實的同時,該網(wǎng)絡(luò)對番茄的成熟度進(jìn)行了簡單分類。為進(jìn)一步驗證網(wǎng)絡(luò)性能,將改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)典的 Faster rann網(wǎng)絡(luò)和YOO3網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地識別岀番茄果實,并對成熟番茄與未成熟番茄做出區(qū)分。該方法可為溫室內(nèi)番茄果實的采摘提供技術(shù)支持。

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