基于Faster-RCNN的自然环境下苹果识别

作者：石展鲲; 杨风; 韩建宁; 郭鑫; 曹尚斌

来源：计算机与现代化, 2023, (02): 62-65.

• Faster-RCNN
• Mosaic数据增强
• 目标识别
• Soft NMS算法

针对苹果园中存在的果实相互重叠、枝叶干扰以及复杂背景等问题，本文提出Faster-RCNN一种改进的模型。该模型通过增强Mosaic数据，使得识别小物体目标果实能力得到提升，同时，对Faster-RCNN结构中的锚框进行优化，优化后的锚框能更好地检测出距离相机较远的目标果实，以及使用Soft NMS算法对密集区域的识别效果进一步得到改进。通过对300幅未参与识别的自然环境下的苹果图像进行验证，验证结果表明：召回率为91.44%，准确率为93.35%,F1值为92.38%，每幅图像的检测可在0.2 s内完成。改进后的算法鲁棒性得到增强，能够满足在自然环境下对苹果果实的识别工作。

• 单位
  中北大学