| 基于深度学习的新型语义分割模型与玉米间杂草识别研究 |
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| 引用本文： | 刘思岐,韩静,韩晗,张天宇,廖洪晖,曲歆锐.基于深度学习的新型语义分割模型与玉米间杂草识别研究[J].南方农机,2023(2):1-4+34. |
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| 作者姓名： | 刘思岐 韩静 韩晗 张天宇 廖洪晖 曲歆锐 |
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| 作者单位： | 1. 黑龙江八一农垦大学工程学院;2. 黑龙江八一农垦大学信息与电气学院 |
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| 基金项目： | 国家“十三五”重点研发计划子课题（2016YFD020060802）； |
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| 摘 要： | 玉米是我国重要的粮食和经济作物，但由于玉米易受杂草侵害，而人力除草费用很高，所以有必要开发出一种用于杂草分割检测的模型指导机器人除草。课题组提出了一种新型的基于神经网络的深度卷积模型，以实现在自然光照拍摄条件下对杂草和玉米苗的语义分割检测。课题组使用私有玉米-杂草数据集，使用数据增强和数据归一化等方法进行预处理，建立神经网络模型，在RTX3050上训练100个Epoch后得到收敛的模型，并使用mIOU等多个指标对模型进行评价。仿真结果表明，该深度神经网络模型能够有效地实现对玉米、杂草的分割检测，各种指标均满足预期，为农业方面的杂草检测工作提供了有效参考。
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| 关 键 词： | 精准农业 深度神经网络 语义分割 杂草检测 |
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