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基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法
被引量：
25
1
作者
李春明
逯杉婷
+1 位作者
远松灵
王震洲
《中国农机化学报》
北大核心
2019年第12期171-176,共6页
针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来...
针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。
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关键词
杂草识别
深度学习
快速区域卷积神经网络
区域建议网络
生成对抗网络
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职称材料
基于V-视差法的道路区域检测算法研究
被引量：
4
2
作者
李春明
耿永鹏
远松灵
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第1期107-112,共6页
针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法。该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域。然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜...
针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法。该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域。然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域。实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%。基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中的障碍物,因此,可以为车辆提供可行驶区域以及为驾驶员提供辅助作用。
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关键词
双目视觉
辅助驾驶
道路检测
感兴趣区域
V视差图
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法
被引量：
25
1
作者
李春明
逯杉婷
远松灵
王震洲
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
石家庄市京华电子实业有限公司
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2019年第12期171-176,共6页
基金
河北省科技厅项目(17210803D)
河北省科技厅项目(1604061Z)
河北省石家庄市科学研究与发展计划(161130017A).
文摘
针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。
关键词
杂草识别
深度学习
快速区域卷积神经网络
区域建议网络
生成对抗网络
Keywords
weed identification
deep learning
faster regional convolutional neural network
region proposal network
generative adversarial networks
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于V-视差法的道路区域检测算法研究
被引量：
4
2
作者
李春明
耿永鹏
远松灵
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
石家庄市京华电子实业有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第1期107-112,共6页
基金
河北省科技厅项目(No.17210803D)。
文摘
针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法。该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域。然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域。实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%。基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中的障碍物,因此,可以为车辆提供可行驶区域以及为驾驶员提供辅助作用。
关键词
双目视觉
辅助驾驶
道路检测
感兴趣区域
V视差图
Keywords
binocular vision
assist driving
road detection
region of interest
V disparity map
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法
李春明
逯杉婷
远松灵
王震洲
《中国农机化学报》
北大核心
2019
25
在线阅读
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职称材料
2
基于V-视差法的道路区域检测算法研究
李春明
耿永鹏
远松灵
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022
4
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职称材料
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参考文献
引证文献
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