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为实现杂草精准防控、快速识别棉田杂草,本文基于低空无人机技术拍摄棉田苗期影像,以幼苗和杂草为研究对象,提出了一种改进Faster R-CNN的棉田杂草识别方法。改进1:特征提取网络采用融合FPN的ResNet50代替VGG16来训练模型,并对比VGG16、ResNet50和MobileNetv2的分类效果;改进2:针对Faster R-CNN模型设计适合小目标的锚尺度,其中对应的anchor尺度为{8×8,16×16,32×32},比例为{1∶2,1∶1,2∶1};改进3:训练过程在通过特征提取阶段后,采用双线性插值操作,避免两次量化对物体识别产生的影响;改进4:添加2个Dropout层,分别在特征提取网络之后的2个全连接层上,避免模型产生过拟合现象,增加了网络的鲁棒性。研究表明：融合FPN的ResNet50训练的的平均精确率比VGG16提高了3.82%,与ResNet50和MobileNetv2相比分别高出5.05%和18.38%,说明Faster R-CNN使用融合FPN的ResNet50具有最佳的性能,改进的Faster R-CNN模型对单张图像平均识别时间为0.289 s,平均... 相似文献
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