基于改进Faster-RCNN模型的无人机影像白喉乌头物种的检测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 梁俊欢

作者： 梁俊欢;董峦;孙宗玖;马海燕;艾尼玩·艾买尔;阿仁;阿斯娅·曼力克;郑逢令

作者机构：

关键词： 白喉乌头;深度学习;卷积神经网络;Faster-RCNN

期刊名称： 新疆农业大学学报

ISSN： 1007-8614

年卷期： 2022 年 45 卷 004 期

页码： 323-329

摘要： 伊犁地区的白喉乌头(Aconitum leucostomum)是危害草原生态和畜牧业安全最为严重的毒害草物种,为了实现精准快速检测白喉乌头,本研究用无人机航拍获取白喉乌头影像数据集,采用深度学习技术,在Faster-RC-NN算法基础上,以VGG16为主干网络,根据领域知识和数据集特点优化锚框大小等超参数改善算法性能.通过优化Faster-RCNN的锚框大小和微调学习率后,模型在测试集上取得的平均准确率为67.24%,相对于基准模型提高了21.57%.

分类号： TQ424

  • 相关文献

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