基于MF-SSD卷积神经网络的玉米穗丝目标检测方法

• 作 者: 朱德利 林智健
• 机 构: 重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆市数字农业服务工程技术研究中心
• 出 处: 华南农业大学学报
• 发表日期: 2020年06期
• 关键词: 玉米穗丝 目标检测 卷积神经网络 特征融合 MF-SSD corn silkobject detectionconvolutional neural netwo
• 基金项目: 重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800536,KJQN201800521,KJ1600322),重庆市科委基础研究与前沿探索计划(cstc2018jcyjAX0470)

【目的】玉米穗丝是玉米的授粉器官,生长发育状况会影响玉米的产量。为了在玉米生长状态监测和产量预测工作中实时准确识别玉米穗丝,提出一种基于多特征融合SSD (MF-SSD)卷积神经网络的玉米穗丝检测模型。【方法】基于特征图对玉米穗丝进行检测,在VGG16-SSD的基础上,用MobileNet替换特征提取器,加入多层特征融合结构,得到MF-SSD网络模型;通过网络优化调整,试验了MF-SSD-cut-3、MF-SSD和MF-SSD-add-3共3种网络结构,优选出检测性能最好的网络结构用于玉米穗丝检测。