基于深度学习的果树资源调查

编号 zgly0001732955

文献类型 期刊论文

文献题名 基于深度学习的果树资源调查

作者 史浩  冯全  陈佰鸿 

作者单位 甘肃农业大学机电工程学院  甘肃农业大学园艺学院 

母体文献 林业机械与木工设备 

年卷期 2021,49(06)

页码 53-58

年份 2021 

分类号 S66  TP18  TP391.41 

关键词 果树资源调查  无人机  深度学习  目标检测 

文摘内容 为解决人工进行果树资源调查效率低、成本高的问题,使用无人机拍摄调查区内的果树遥感影像,并用基于深度学习的目标检测网络YOLT3对果树株数进行估测。对兰州市安宁区仁寿山白凤桃示范基地拍摄的桃树遥感图像进行了测试,试验结果为YOLT3网络对于训练图像同尺度图像中果树检测AP为88.95%;在整片种植基地的全景图中,YOLT3网络对果树的检测率为88.84%。以上试验结果表明,本方法可以实现研究区内果树株数的自动检测,检测精度基本可以满足要求,大大提高了果树株数检测的效率和速度。