| 基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法 |
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| 引用本文： | 李春明,逯杉婷,远松灵,王震洲.基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法[J].中国农机化学报,2019,40(12):171. |
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| 作者姓名： | 李春明 逯杉婷 远松灵 王震洲 |
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| 作者单位： | 河北科技大学信息科学与工程学院;石家庄市京华电子实业有限公司; |
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| 基金项目： | 河北省科技厅项目(17210803D);河北省科技厅项目(1604061Z);; 河北省石家庄市科学研究与发展计划(161130017A) |
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| 摘 要： | 针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。
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| 关 键 词： | 杂草识别 深度学习 快速区域卷积神经网络 区域建议网络 生成对抗网络 |
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