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| 基于全卷积神经网络方法的玉米田间杂草识别 | |
| 作者姓名： | 李彧 余心杰 郭俊先 |
| 作者单位： | 新疆农业大学机电工程学院,新疆乌鲁木齐830052,浙江大学宁波理工学院,浙江宁波315100 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(编号：61367001)；;新疆维吾尔自治区教育厅自然科学重点项目(编号：XJEDU2020I009)； |
| 摘 要： | 杂草是危害农业和林业生产的三害之一,对农业生产、生态环境、生物多样性等均会造成一定的危害.要解决杂草问题首先需要对杂草实现高效准确的识别,通过拍摄新疆旱地玉米大苗田间图像构建数据集,提取玉米苗与杂草2类标签,使用全卷积神经网络(FCN)准确地分割2类目标实现杂草识别.利用图像翻转、镜像、对比度增强、亮度增强等4种增广方... |
| 关 键 词： | 杂草识别 全卷积神经网络 深度学习 语义分割 U-Net模型 VGG |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |