基于Mask R-CNN农田杂草实例分割与叶龄识别方法

• 作 者: 权龙哲 吴冰 毛首人
• 机 构: 东北农业大学工程学院
• 出 处: 东北农业大学学报
• 发表日期: 2021年04期
• 关键词: 叶龄 分割 Mask R-CNN 机器视觉
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(52075092),黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q19007)。

为在田间复杂环境中实现对杂草和玉米植株准确实例分割和叶龄识别获取,提出一种基于改进掩码区域卷积神经网络(Mask Regions with convolutional neural network features,Mask R-CNN)的植物叶龄获取方法。具体实施为构建包含不同天气(晴天、阴天、雨后)和不同采集角度(俯视、30°斜视、45°斜视)数据集,增强数据并用作网络输入。通过更换3个特征提取网络(ResNet-50、ResNet-101、MobileNetv2)、搭建多种不同尺寸区域建议框、