基于Faster R-CNN的玉米病虫害识别算法研究

摘要：

利用植保无人机来进行病虫害检测与农作物保护是目前常用的手段.由于Faster R-CNN目标检测算法是通过两阶段网络与区域建议网络共同实现的高精度物体检测功能,相较于其他目标检测模型,在针对高精度和小物体的问题时,其目标检测性能更突出,具有更好的通用性,而且对于自建数据集,经过微调后即可达到较好效果.以植保无人机搭载视觉识别平台,同时建立基于Faster R-CNN目标检测算法的玉米叶病虫害图像检测模型,实现对植保无人机拍摄到的图片进行预处理和识别,利用该算法能够精准识别病虫害发生区域,并且识别出玉米叶片病虫害的具体种类.

关键词：植保无人机、玉米病虫害识别系统、Faster R-CNN、视觉识别

所属期刊栏目：51

分类号：S435.13;TP183(病虫害及其防治)

在线出版日期：2023-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-61