研究了一种结合不感兴趣区域的Faster-RCNN改进算法对公路隔离带中绿化的识别。通过将次最深特征层同样进行3×3的卷积并进行L2正则化得到新的特征层，将浅层次特征层与深层次特征层的特征信息进行融合，使得该算法在增强识别精度和准度的同时不增加特征选取框候取层的厚度。同时设置了不感兴趣区域对冗余检测信息进行筛除，以提高检测准确率。经试验验证，改进算法可有效完成检测任务，从而为无人驾驶浇灌车的控制提供支持。
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