基于Faster-RCNN网络的蔬菜幼苗识别检测

田间杂草容易对蔬菜生长产生不利影响,快速准确的检测蔬菜幼苗并去除杂草对提高蔬菜产量和质量有较大影响。针对复杂农业环境下常规蔬菜幼苗识别方法存在的识别精度低、检测速度慢等问题,本文将Faster-RCNN模型引入到蔬菜幼苗识别检测中,先采用Resnet50残差网络作为前置基础网络提取作物特征,然后将特征送入候选区域建议网络进行先验框调整,最后通过感兴趣区域池化网络和全连接层完成目标分类定位。将检测完成的蔬菜幼苗检测模型部署在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台进行测试,蔬菜幼苗平均识别率达到93.92%,平均检测时间为34.4 ms,具有识别速度快和准确率高等优点。本方法可以为后续农业智能装备精准作业所涉及的蔬菜幼苗检测问题提供新方案。