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基于YOLOv3的稻穗识别方法研究
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作者 彭祺 屠礼芬 +1 位作者 程瑞敏 吴涛 《湖北工程学院学报》 2021年第6期56-60,共5页
为了实现准确、实时农田稻穗识别,引入深度学习技术,设计了一套基于YOLOv3(you only look once)物体识别算法的农田稻穗识别系统,为植保无人机、耕种机器人等提供基础数据。该系统采用大疆无人机对稻田进行中低空俯拍,采集图像信息;对... 为了实现准确、实时农田稻穗识别,引入深度学习技术,设计了一套基于YOLOv3(you only look once)物体识别算法的农田稻穗识别系统,为植保无人机、耕种机器人等提供基础数据。该系统采用大疆无人机对稻田进行中低空俯拍,采集图像信息;对采集到的农田图像进行存储、组织管理,构建基于web的图像数据库,且具备图像预处理功能;对数据库中的图像进行筛选、分割,并按照YOLOv3算法要求进行图像标注,制作训练样本;最后基于YOLOv3深度学习算法对农田中的稻穗进行识别,获得精确的定位框和较好的识别效果。 展开更多
关键词 农田实时实地 深度学习 物体识别 大疆无人机 样本标注
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