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基于改进CenterNet的玉米雄蕊无人机遥感图像识别 被引量：18
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作者 杨蜀秦 刘江川 +3 位作者 徐可可 桑雪 宁纪锋 张智韬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期206-212,共7页
为准确识别抽雄期玉米雄蕊实现监测玉米长势、植株计数和估产,基于无锚框的CenterNet目标检测模型,通过分析玉米雄蕊的尺寸分布,并在特征提取网络中添加位置坐标,从而提出一种改进的玉米雄蕊识别模型。针对雄蕊尺寸较小的特点,去除Cente... 为准确识别抽雄期玉米雄蕊实现监测玉米长势、植株计数和估产,基于无锚框的CenterNet目标检测模型,通过分析玉米雄蕊的尺寸分布,并在特征提取网络中添加位置坐标,从而提出一种改进的玉米雄蕊识别模型。针对雄蕊尺寸较小的特点,去除CenterNet网络中对图像尺度缩小的特征提取模块,在降低模型参数的同时,提高检测速度。在CenterNet特征提取模型中添加位置信息,提高定位精度,降低雄蕊漏检率。试验结果表明,与有锚框的YOLO v4、Faster R-CNN模型相比,改进的CenterNet雄蕊检测模型对无人机遥感影像的玉米雄蕊识别精度达到92.4%,分别高于Faster R-CNN和YOLO v4模型26.22、3.42个百分点;检测速度为36 f/s,分别比Faster R-CNN和YOLO v4模型高32、23 f/s。本文方法能够准确地检测无人机遥感图像中尺寸较小的玉米雄蕊,为玉米抽雄期的农情监测提供参考。 展开更多
关键词 玉米雄蕊 无人机遥感 目标检测 深度学习 CenterNet
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