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摘要
玉米是我国重要的粮食和经济作物，但由于玉米易受杂草侵害，而人力除草费用很高，所以有必要开发出一种用于杂草分割检测的模型指导机器人除草。课题组提出了一种新型的基于神经网络的深度卷积模型，以实现在自然光照拍摄条件下对杂草和玉米苗的语义分割检测。课题组使用私有玉米-杂草数据集，使用数据增强和数据归一化等方法进行预处理，建立神经网络模型，在RTX3050上训练100个Epoch后得到收敛的模型，并使用mIOU等多个指标对模型进行评价。仿真结果表明，该深度神经网络模型能够有效地实现对玉米、杂草的分割检测，各种指标均满足预期，为农业方面的杂草检测工作提供了有效参考。
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单位电气学院; 黑龙江八一农垦大学
