發(fā)布時(shí)間：2020-11-17 15:54

　　 隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,視覺技術(shù)在農(nóng)機(jī)作業(yè)中的應(yīng)用也越來越廣泛。應(yīng)用視覺技術(shù)來識(shí)別與定位目標(biāo)作物,可以顯著提高除草機(jī)械的作業(yè)能力。目前廣泛使用的除草機(jī)械只能清除行間雜草,對(duì)株間雜草顯得無能為力�；�于視覺的株間除草技術(shù)能針對(duì)性地清除作物周邊雜草,可以有效地解決作物行間、株間的除草問題。針對(duì)苗期作物與雜草的分割,本文以田間玉米幼苗為研究對(duì)象,作物圖像涵蓋晴天、陰天兩種光照環(huán)境和雜草較多、較少、少三種情況,分別探討了基于常規(guī)輪廓骨架特征方法、融合SIFT特征和HARRIS角點(diǎn)特征的SVM分類器方法和基于Faster R-CNN模型的深度學(xué)習(xí)方法等三種方法,分別針對(duì)相同的玉米幼苗圖像進(jìn)行識(shí)別,以期篩選出識(shí)別準(zhǔn)確率高且實(shí)時(shí)性好的方法。論文主要完成如下工作:(1)研究了基于骨架特征的作物識(shí)別定位方法。該方法在選取誤差距離在10mm以內(nèi)為的定位精準(zhǔn)度為85.9%,圖像的平均處理時(shí)間為516ms。(2)研究了通過SVM分類器,融合SIFT特征和HARRIS角點(diǎn)特征的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,得到可分類的訓(xùn)練模型,并使用訓(xùn)練好的模型對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別分類。對(duì)比試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),使用RBF核函數(shù)的SVM分類器的效果最好,玉米幼苗的識(shí)別準(zhǔn)確率為88.7%,圖像的平均處理時(shí)間為1524ms。(3)針對(duì)人工選取的特征局限性較大和識(shí)別的實(shí)時(shí)性較差的問題,研究了基于深度學(xué)習(xí)模型Faster R-CNN模型的玉米幼苗識(shí)別方法。首先采集玉米幼苗圖像并建立數(shù)據(jù)集,然后對(duì)樣本圖像進(jìn)行標(biāo)注,通過改進(jìn)RPN網(wǎng)絡(luò)候選框的方法,提高識(shí)別效率和準(zhǔn)確率。玉米幼苗的識(shí)別準(zhǔn)確率為96.1%。圖像的平均處理時(shí)間為1242ms。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于骨架提取方法對(duì)圖像識(shí)別處理速度較快,識(shí)別準(zhǔn)確率不高,在成像干擾和葉片相互遮擋的復(fù)雜情況下無法正確識(shí)別的問題;SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練可以通過試驗(yàn)對(duì)比找到較好的分類效果及分類器參數(shù)以及核函數(shù),分類準(zhǔn)確率稍有提高,但圖像處理速度較慢;基于深度學(xué)習(xí)的方法,通過類別標(biāo)注,對(duì)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)的調(diào)整和改進(jìn),訓(xùn)練得到的數(shù)據(jù)集,玉米幼苗識(shí)別效率非常高,且相比SVM識(shí)別速度有了不小提高。
【學(xué)位單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：S224.15;TP391.41;TP18

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