基于Faster-RCNN的苹果检测方法研究
TP391.41; 由于我国苹果市场分级不够严格,造成苹果附加值不高.文章提出一种利用Faster-RCNN深度学习网络检测苹果果径的方法,通过对苹果特征信息和位置回归参数的学习,识别并预测苹果在图像中的位置区域,进而根据像素点与实际尺寸的换算关系,计算得到果径大小.实验表明,该方法能够准确预测每个苹果的位置区域,具有很好的检测效果....
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| Veröffentlicht in: | 邢台职业技术学院学报 2022, Vol.39 (1), p.101-104 |
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| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | TP391.41; 由于我国苹果市场分级不够严格,造成苹果附加值不高.文章提出一种利用Faster-RCNN深度学习网络检测苹果果径的方法,通过对苹果特征信息和位置回归参数的学习,识别并预测苹果在图像中的位置区域,进而根据像素点与实际尺寸的换算关系,计算得到果径大小.实验表明,该方法能够准确预测每个苹果的位置区域,具有很好的检测效果. |
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| ISSN: | 1008-6129 |
| DOI: | 10.3969/j.issn.1008-6129.2022.01.021 |