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面向株间除草的苗期作物识别与定位方法研究
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面向株间除草的苗期作物识别与定位方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
　　　　1.1 课题研究背景与意义第10-11页
　　　　1.2 国外研究现状第11-12页
　　　　1.3 国内研究现状第12-15页
　　　　1.4 本文研究内容与结构安排第15-18页
　　　　　　　　1.4.1 主要研究内容第15页
　　　　　　　　1.4.2 论文结构安排第15-16页
　　　　　　　　1.4.3 全文技术路线第16-18页
第2章 苗期作物土壤背景分割第18-26页
　　　　2.1 玉米苗期与杂草图像采集第18-20页
　　　　　　　　2.1.1 株间除草机器人结构模型第18-19页
　　　　　　　　2.1.2 图像采集与数据集制作第19-20页
　　　　2.2 作物图像特征提取方法第20-21页
　　　　2.3 基于HSV颜色空间的背景分割第21-25页
　　　　2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于骨架提取的苗期作物定位第26-35页
　　　　3.1 算法描述第26页
　　　　3.2 轮廓特征提取第26-29页
　　　　3.3 骨架特征提取第29-32页
　　　　3.4 作物定位方法第32-33页
　　　　3.5 实验结果与分析第33-34页
　　　　3.6 本章小结第34-35页
第4章 基于SVM分类器方法的苗期作物定位第35-43页
　　　　4.1 算法描述第35页
　　　　4.2 基于SIFT算子的特征提取第35-38页
　　　　4.3 基于HARRIS算子的角点特征提取第38-39页
　　　　4.4 多特征融合第39-40页
　　　　4.5 SVM分类器训练与测试第40-41页
　　　　4.6 实验结果与分析第41-42页
　　　　4.7 本章小结第42-43页
第5章 基于Faster R-CNN模型的苗期作物定位第43-52页
　　　　5.1 算法描述第43页
　　　　5.2 Faster R-CNN模型第43-46页
　　　　5.3 基于改进Faster R-CNN模型的杂草识别第46-48页
　　　　　　　　5.3.1 数据集的制作第46-47页
　　　　　　　　5.3.2 改进Faster R-CNN模型的结构与参数调整第47-48页
　　　　5.4 实验结果与分析第48-51页
　　　　　　　　5.4.1 训练集与测试集所占比例对实验结果的影响第48-49页
　　　　　　　　5.4.2 候选框的比例和数量对实验结果的影响第49-50页
　　　　　　　　5.4.3 共享卷积层数对实验结果的影响第50页
　　　　　　　　5.4.4 实验结果总结第50-51页
　　　　5.5 本章小结第51-52页
第6章 苗期作物定位方法对比与分析第52-55页
　　　　6.1 三种定位方法对比第52-54页
　　　　　　　　6.1.1 离线准备工作对比第52-53页
　　　　　　　　6.1.2 在线使用性能对比第53-54页
　　　　6.2 三种定位方法的遴选第54页
　　　　6.3 本章小结第54-55页
第7章 总结与展望第55-58页
　　　　7.1 总结第55-56页
　　　　7.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-64页
附录第64页
　　　　1.攻读硕士研究生期间发表的学术论文及专利第64页
　　　　2.硕士论文研究期间参与的项目第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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