互联网+基于机器视觉的高粱倒伏识别系统研究

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：目前在高粱种植行业，主要是由人工观察法来判断高粱倒伏状况，由于种植面积较大，所以效率不高。因此本文提出了基于机器视觉的高粱倒伏识别系统，本系统可以较精确的提取高粱倒伏的数据，为人民后期的防治有很大的帮助。系统通过无人机搭载摄像头获取图像，通过人工标注建立玉米倒伏分割图像库，然后构建FCN图像分割网络，学习大量高粱倒伏图像的实际样本，最终实现对高粱倒伏区域的自动分割，为运用无人机对高粱倒伏状况评估提供依据。

作者：

焦龙杰、向茂铭、张诗宁、李荣强

展开 >

作者单位：

吉林农业科技学院

关键词：

机器视觉深度学习 FCN卷积

基金：

吉林省大学生创新创业资助项目

项目编号：

2019088

出版年：

2020

科学与财富

四川省科教兴川促进会

科学与财富

ISSN：1671-2226

年,卷(期)：2020.(7)

参考文献量3