【摘 要】
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针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素。结果表明:参与建模的果园单株树冠识别分割准确率为97%,识别时间为0.26 s,基本上可满足果园精准作业过程中的树
【机 构】
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中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室,广东省现代农业装备研究所,江苏大学农业工程学院
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目(2019B090922001),江苏省现代农业装备与技术协同创新中心开放基金项目(4091600016)。
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针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素。结果表明:参与建模的果园单株树冠识别分割准确率为97%,识别时间为0.26 s,基本上可满足果园精准作业过程中的树冠识别要求;未参与建模果园的单株树冠识别分割准确率为89%,说明模型对不同品种、不同环境的果园具有一定的
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