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一种无人机蔬菜植株小目标检测数据集及基准测试
1
作者
鲁慧民
胡嘉琳
+3 位作者
伍辉铸
林承林
张泽兴
朱冰雪
《长春工业大学学报》
2025年第2期97-105,共9页
结合计算机视觉与遥感影像特征,充分利用蔬菜作物生长模式繁杂以及深度学习对复杂问题的建模优势,利用无人机获取的影像对多个蔬菜品种和不同生长时期、种植密度的模型进行训练和测试,构建了一个针对农业场景的蔬菜植株无人机小目标检...
结合计算机视觉与遥感影像特征,充分利用蔬菜作物生长模式繁杂以及深度学习对复杂问题的建模优势,利用无人机获取的影像对多个蔬菜品种和不同生长时期、种植密度的模型进行训练和测试,构建了一个针对农业场景的蔬菜植株无人机小目标检测数据集(UAV-VTD),UAV-VTD通过高分辨率无人机影像采集,包含2147张尺寸为1000*750的无人机图像,标注类型包含超过五万个目标锚框,涵盖多种细粒度蔬菜目标。为适应农业环境的复杂性,数据采集涵盖多种光照条件(晴天、阴天、正午等)、多生长期(幼苗期、成熟期、结球期)以及复杂背景(杂草、土壤、残留农作物)。
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关键词
无人机影像
数据集
深度学习
小目标检测
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职称材料
题名
一种无人机蔬菜植株小目标检测数据集及基准测试
1
作者
鲁慧民
胡嘉琳
伍辉铸
林承林
张泽兴
朱冰雪
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
中国科学院东北地理与农业生态研究所
出处
《长春工业大学学报》
2025年第2期97-105,共9页
基金
吉林省发改委资助项目(2023C042-6)
中国科学院战略重点研究计划项目(XDA28050400)。
文摘
结合计算机视觉与遥感影像特征,充分利用蔬菜作物生长模式繁杂以及深度学习对复杂问题的建模优势,利用无人机获取的影像对多个蔬菜品种和不同生长时期、种植密度的模型进行训练和测试,构建了一个针对农业场景的蔬菜植株无人机小目标检测数据集(UAV-VTD),UAV-VTD通过高分辨率无人机影像采集,包含2147张尺寸为1000*750的无人机图像,标注类型包含超过五万个目标锚框,涵盖多种细粒度蔬菜目标。为适应农业环境的复杂性,数据采集涵盖多种光照条件(晴天、阴天、正午等)、多生长期(幼苗期、成熟期、结球期)以及复杂背景(杂草、土壤、残留农作物)。
关键词
无人机影像
数据集
深度学习
小目标检测
Keywords
UAV drone
dataset
deep learning
small target detectionl.
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种无人机蔬菜植株小目标检测数据集及基准测试
鲁慧民
胡嘉琳
伍辉铸
林承林
张泽兴
朱冰雪
《长春工业大学学报》
2025
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