| 基于改进Faster-RCNN模型的无人机影像白喉乌头物种的检测 |
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| 引用本文： | 梁俊欢,董峦,孙宗玖,马海燕,艾尼玩·艾买尔,阿仁,阿斯娅·曼力克,郑逢令.基于改进Faster-RCNN模型的无人机影像白喉乌头物种的检测[J].新疆农业大学学报,2022(4):323-329. |
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| 作者姓名： | 梁俊欢 董峦 孙宗玖 马海燕 艾尼玩·艾买尔 阿仁 阿斯娅·曼力克 郑逢令 |
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| 作者单位： | 1. 新疆农业大学草业学院;2. 新疆农业大学计算机与信息工程学院;3. 新疆畜牧科学院草业研究所;4. 新疆畜牧科学院天山北坡草地生态环境野外定位观测研究站 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(31860679)； |
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| 摘 要： | 伊犁地区的白喉乌头(Aconitum leucostomum)是危害草原生态和畜牧业安全最为严重的毒害草物种，为了实现精准快速检测白喉乌头，本研究用无人机航拍获取白喉乌头影像数据集，采用深度学习技术，在Faster-RCNN算法基础上，以VGG16为主干网络，根据领域知识和数据集特点优化锚框大小等超参数改善算法性能。通过优化Faster-RCNN的锚框大小和微调学习率后，模型在测试集上取得的平均准确率为67.24%,相对于基准模型提高了21.57%。
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| 关 键 词： | 白喉乌头 深度学习 卷积神经网络 Faster-RCNN |
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