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基于深度學(xué)習(xí)的自然環(huán)境下的水果目標(biāo)檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-02 02:18
  隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的快速推進(jìn),通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)水果目標(biāo)的檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)水果自動(dòng)采摘的關(guān)鍵。然而傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要人工設(shè)計(jì)特征,且人工設(shè)計(jì)的特征并不通用,導(dǎo)致檢測(cè)精度低。近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的日益成熟,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法逐漸成為研究熱門,在檢測(cè)精度上有了大幅度提升,但是自然環(huán)境下的水果形狀大小不同,且往往容易互相遮擋或者被樹葉遮擋,從而在一定程度上影響檢測(cè)精度。因此本文采用基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)算法Faster R-CNN,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)在獲取的水果數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,有效提高了多尺度水果和遮擋水果的檢測(cè)精度。本文主要研究工作如下:首先針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自然環(huán)境下水果檢測(cè)圖像訓(xùn)練需要大量真實(shí)樣本的問(wèn)題,在已獲得的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上進(jìn)行仿射變換,從而起到數(shù)據(jù)增強(qiáng)的效果,提高訓(xùn)練模型的魯棒性。然后針對(duì)水果檢測(cè)過(guò)程中小目標(biāo)易漏檢的情況,提出了一種基于改進(jìn)的多尺度水果檢測(cè)算法,重新設(shè)計(jì)了候選框的比例和尺度,并將不同層次的特征圖相融合,使用多尺度的特征圖進(jìn)行特征提取。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的多尺度水果檢測(cè)算法的平均準(zhǔn)確率均值達(dá)到了83.65%,在整體檢測(cè)精度提高的同時(shí)減少了小目標(biāo)漏檢情況。最...

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-12009-2017年我國(guó)水果產(chǎn)量變化圖

圖1-12009-2017年我國(guó)水果產(chǎn)量變化圖

第1章緒論第1章緒論題研究背景及意義是一個(gè)全球性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國(guó),其水果產(chǎn)量居世界各國(guó)之首。近斷發(fā)展,我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度不斷提高,水果產(chǎn)量逐年增加,如圖我國(guó)水果總產(chǎn)量達(dá)到29502.2萬(wàn)噸。但是與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)程度不高,水果產(chǎn)量效率不高,僅僅依靠高額的產(chǎn)量在....


圖1-2歷年農(nóng)村以及農(nóng)村勞動(dòng)力人數(shù)近年來(lái),隨著人工智能[1]

圖1-2歷年農(nóng)村以及農(nóng)村勞動(dòng)力人數(shù)近年來(lái),隨著人工智能[1]

圖1-2歷年農(nóng)村以及農(nóng)村勞動(dòng)力人數(shù)來(lái),隨著人工智能[1]和計(jì)算機(jī)視覺(jué)[2-5]技術(shù)的快速發(fā)展,水果自動(dòng)的關(guān)注,由機(jī)器代替人工進(jìn)行水果采摘已經(jīng)慢慢出現(xiàn)在人們的視者針對(duì)不同種類的水果已經(jīng)研究出了各種采摘機(jī)器人,但是通過(guò)速準(zhǔn)確的識(shí)別和定位出需要采摘的水果是能夠很好的實(shí)現(xiàn)水果自先利用....


圖2-1傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法框架

圖2-1傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法框架

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文第2章目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)算法2.1引言目標(biāo)檢測(cè)一直以來(lái)受到研究人員的重視,并且隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,目標(biāo)檢測(cè)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣,其根據(jù)研究對(duì)象狀態(tài)可分別基于視頻或者圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。本文主要進(jìn)行基于圖片的目標(biāo)檢測(cè),即在采集的圖像中檢測(cè)并....


圖2-2中值濾波原理圖

圖2-2中值濾波原理圖

式表示為:1(,)(,)fsgxyfxyM(2-5)其中,g(x,y)表示均值濾波后的圖像,f(x,y)表示包含噪聲的原圖像,s表示點(diǎn)(x,y)鄰域范圍內(nèi)點(diǎn)坐標(biāo)的集合,M表示均值濾波器窗口內(nèi)點(diǎn)的總數(shù)。均值濾波處理簡(jiǎn)....



本文編號(hào):3999540

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