基于Faster-RCNN的苹果检测方法研究

摘要：

由于我国苹果市场分级不够严格,造成苹果附加值不高.文章提出一种利用Faster-RCNN深度学习网络检测苹果果径的方法,通过对苹果特征信息和位置回归参数的学习,识别并预测苹果在图像中的位置区域,进而根据像素点与实际尺寸的换算关系,计算得到果径大小.实验表明,该方法能够准确预测每个苹果的位置区域,具有很好的检测效果.

关键词：Faster-RCNN、位置预测、果径测量

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省三三三人才工程人才培养资助项目A202002009

在线出版日期：2022-04-20（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：101-104