排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对Faster R-CNN模型对自然状态下草莓（Fragaria ananassa Duch.）识别准确率不高的问题，以地垄种植草莓的实拍图片为数据源，采用改进RPN结构和更换主干特征提取网络的方法对Faster RCNN模型进行了改进。结果表明，改进Faster R-CNN模型识别成熟草莓平均精度（AP）为0.893 0，识别未成熟草莓平均精度（AP）为0.820 7，草莓识别准确率达到较高水平，解决了未成熟草莓识别困难的问题。同时，为了检验模型的自动计数性能，依据模型的识别结果建立了自动计数与人工计数的线性回归，成熟草莓、未成熟草莓的相关系数分别为0.973 7、0.944 7，自动计数与人工计数拥有较高的相关性，表明改进Faster R-CNN模型具有较高的识别性能与计数能力。 相似文献
1