基于改进Faster R-CNN与迁移学习的农田杂草识别算法

杂草是导致农作物减产不保量的重要因素,针对田间自然环境下杂草识别精度低和识别范围局限的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN与迁移学习的农田杂草识别算法。首先,采集多场景下不同时段不同角度的杂草图片,通过旋转、裁剪和调节色彩等方式扩充数据集;然后,在原始Faster R-CNN网络的基础上利用改进的双阈值非极大抑制算法（Non Maximum Suppression,NMS）查找置信度较高的边界框;最后,将AlexNet、GoogleNet、VGG16和ResNet50等作为模型的区域建议网络,并将其最优模型参数迁移至农田杂草识别任务中。通过在多样本数据集和少量物种样本数据集上进行测试验证,试验结果表明,算法可以实现96.58%的精确率、94.82%的召回率和95.06%的F1-score,相比当前主流算法在保持识别精度较高的基础上,具有更广的识别范围。