基于Kinect的田間蘋果檢測與定位方法研究
【圖文】:
逡逑相比傳統(tǒng)種植模式下的蘋果矮化冠狀樹形,爵士蘋果的樹形為墻型,如圖1-1所示。逡逑多數(shù)蘋果果實位于果樹兩側(cè),枝條遮擋較少,使得采摘機械手可以直接到達需要采摘的逡逑目標(biāo)果實前,,避免了枝條阻礙采摘路線,非常有利于機械化采摘。因此,在標(biāo)準(zhǔn)化的蘋逡逑果種植模式下,有望實現(xiàn)蘋果的采摘自動化作業(yè),對提高蘋果采摘工作效率,促進蘋果逡逑產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的科學(xué)研宄意義。逡逑sE逡逑圖1-1墻型種植蘋果樹逡逑Fig.邋1-1邋Apple邋tree邋planted邋in邋wall逡逑在傳統(tǒng)的果實檢測方法中,生要針對果實的顏色、紋理和形狀進行檢測,但檢測過逡逑程較為復(fù)雜,近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)已成為機器學(xué)習(xí)研宄中逡逑的^個新的領(lǐng)域。通過建立和模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿人腦的機制來解逡逑釋數(shù)據(jù),已在圖像、聲音和文本等領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution逡逑Neural邋Network
圖2-1邋Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Fig.邋2-1邋The邋schematic邋diagram邋of邋Faster-RCNN邋network邋architecture逡逑RPN部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖2-2所示。每個滑動窗;P位置被映射為一個低維的特逡逑征向量,低維是相對于特征圖大。鳎璧,其中,ZF網(wǎng)絡(luò)中為256維,VGG16網(wǎng)絡(luò)為逡逑512維。之后,特征向復(fù)輸入到reg邊框回歸網(wǎng)絡(luò)和ds邊框分類網(wǎng)絡(luò)兩個子網(wǎng)絡(luò)中,分逡逑別對區(qū)域建議生成的邊界框進行位置精修和對每個anchor是否屬于目標(biāo)或背景進行打逡逑分,所以會有wxhx9個結(jié)果。逡逑2k邋scores邐4々邋coordinates邐^邋anchor邋boxes逡逑els邋layer邐舍邋reg邋layer邐b逡逑256-d邐■逡逑t邋intermediate邋layer逡逑\^^二二.F逡逑\邐\邐\邐V邋\邐邋邋?逡逑?逡逑Conv邋feature邋map邐?逡逑圖2-2邋RPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Fig.邋2-2邋The邋schematic邋diagram邋of邋RPN邋network邋architecture逡逑2.1.2網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法逡逑RPN網(wǎng)絡(luò)和Fast-RCNN網(wǎng)絡(luò)共享了一個提取特征的VGG16或ZF網(wǎng)絡(luò),為了精調(diào)逡逑這個網(wǎng)絡(luò)模型
【學(xué)位授予單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:S661.1;TP391.41
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本文編號:2611509
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