隨著科學技術的快速發(fā)展,視覺技術在農(nóng)機作業(yè)中的應用也越來越廣泛。應用視覺技術來識別與定位目標作物,可以顯著提高除草機械的作業(yè)能力。目前廣泛使用的除草機械只能清除行間雜草,對株間雜草顯得無能為力�；谝曈X的株間除草技術能針對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。針對苗期作物與雜草的分割,本文以田間玉米幼苗為研究對象,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角點特征的SVM分類器方法和基于Faster R-CNN模型的深度學習方法等三種方法,分別針對相同的玉米幼苗圖像進行識別,以期篩選出識別準確率高且實時性好的方法。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)為的定位精準度為85.9%,圖像的平均處理時間為516ms。(2)研究了通過SVM分類器,融合SIFT特征和HARRIS角點特征的特征向量進行訓練,得到可分類的訓練模型,并使用訓練好的模型對圖像進行識別分類。對比試驗發(fā)現(xiàn),使用RBF核函數(shù)的SVM分類器的效果最好,玉米幼苗的識別準確率為88.7%,圖像的平均處理時間為1524ms。(3)針對人工選取的特征局限性較大和識別的實時性較差的問題,研究了基于深度學習模型Faster R-CNN模型的玉米幼苗識別方法。首先采集玉米幼苗圖像并建立數(shù)據(jù)集,然后對樣本圖像進行標注,通過改進RPN網(wǎng)絡候選框的方法,提高識別效率和準確率。玉米幼苗的識別準確率為96.1%。圖像的平均處理時間為1242ms。實驗結果表明:基于骨架提取方法對圖像識別處理速度較快,識別準確率不高,在成像干擾和葉片相互遮擋的復雜情況下無法正確識別的問題;SVM分類器進行訓練可以通過試驗對比找到較好的分類效果及分類器參數(shù)以及核函數(shù),分類準確率稍有提高,但圖像處理速度較慢;基于深度學習的方法,通過類別標注,對Faster R-CNN網(wǎng)絡模型及參數(shù)的調(diào)整和改進,訓練得到的數(shù)據(jù)集,玉米幼苗識別效率非常高,且相比SVM識別速度有了不小提高。
【學位單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2020
【中圖分類】：S224.15;TP391.41;TP18

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本文編號：2887678