基于CNN中背景知识的作物实时语义分割算法研究

发布时间：2022-07-29 13:11

　　精准农业机器人的目标是减少田里的除草剂的使用数量,因此其必须具有实时识别作物和杂草的能力,以精确除草。在本文中,我们研究了RGB格式数据下的,基于CNN来区分甜菜植株、杂草和背景的农作物地块的语义分割问题。我们提出了一种CNN模型,它利用现有的植被指数,并提供实时的分类结果。此外,它可以用相对少量的训练数据有效地重新训练到理想的效果。本文使用该算法在领域公开数据集上进行实验,并对其进行了全面的评估。结果表明,该系统通用性好,工作频率在20 Hz左右,适合现场实时精准除草工作。 

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【部分图文】：

基于编解码器架构的像素级语义分割网络模型


本文编号：3666526