基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法

doi:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.12.30

中国农机化学报 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (12): 171-176.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.12.30

基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法

李春明;逯杉婷;远松灵;王震洲;

河北科技大学信息科学与工程学院;石家庄市京华电子实业有限公司;

出版日期:2019-12-15 发布日期:2019-12-15
基金资助:
河北省科技厅项目(17210803D);河北省科技厅项目(1604061Z);; 河北省石家庄市科学研究与发展计划(161130017A)

Online:2019-12-15 Published:2019-12-15

摘要/Abstract

摘要： 针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。

关键词: 杂草识别, 深度学习, 快速区域卷积神经网络, 区域建议网络, 生成对抗网络

中图分类号:

李春明;逯杉婷;远松灵;王震洲;. 基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法[J]. 中国农机化学报, 2019, 40(12): 171-176.

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