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摘要
本发明公开了一种基于目标检测的春石斛生长状态检测方法,包括步骤：1)收集大棚内处于不同生长状态的春石斛的图像,构建原始数据集；2)使用图像标注工具,对原始数据集中春石斛植株体进行人工标注；3)选择合适的数据增强的手段对所有原始数据集进行数据增强,形成训练集；4)改进现有神经网络目标检测模型Cascade RCNN的backbone部分,以匹配农业种植大棚场景下的春石斛数据集；5)设定模型参数,使用训练集对模型进行训练,并保存在验证集中表现最优的模型；6)使用保存的模型对待检测的春石斛图像进行前向推理,再经NMS后处理得出最终检测结果,完成对春石斛生长状态的检测。本发明可实现对春石斛生长状态的准确检测。
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