基于多尺寸特征图卷积方法的玉米雄穗检测

摘要：

为了解决传统雄穗检测方法因玉米品种不同以及田间环境不同导致的检测误差较大、鲁棒性较差的问题,利用深度卷积神经网络提取特征,并对多尺寸特征图卷积的方法检测玉米雄穗.采用深度卷积神经网络inception作为基础网络来训练提取玉米雄穗特征,同时增加额外的卷积层对图像进行卷积提取特征,最后分别对基础网络中的两层卷积层以及额外的卷积层卷积得到的不同尺度特征图进行分类和位置回归.整体网络结构是多尺度端到端框架,效率高,方便检测不同尺度的雄穗.实验结果表明,此方法提高了雄穗检测的速度和准确率.

关键词：卷积神经网络、卷积层、特征图、雄穗检测

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61671248;江苏省高校自然科学研究重大项目15KJA460008;江苏省“六大人才高峰”计划和江苏省“信息与通信工程”优势学科资助

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：48-52