基于Faster R-CNN的番茄果实检测算法应用

近年来,随着新兴技术的蓬勃发展,传统的依赖人工手动测量番茄各项指标的方法,给人力资源投入带来了巨大的挑战,也很难确保检测结果的准确性和及时性。因此,不再满足于人为测量番茄的各个指标特征及生长规律,而是利用图像处理技术和先进的网络模型对采集的大量数据进行番茄目标检测,并从数据中发掘规律,构建最适合农业生产所需模型。随着人工智能的不断发展,采用基于机器学习的图像目标检测在未来发展方面有着广泛的应用前景。本文以机器学习为基础,运用深度学习算法中具有代表性的Faster R-CNN目标检测算法,进行番茄目标检测研究。通过实际场景的试验结果及数据分析,基于该算法的番茄目标检测检测准确率为90.89%,识别精度和执行效率效果较好,可作为其他指标测定的基础。