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《中国矿业大学》 2019年
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基于无人机的茶叶病虫害防治系统研究

王玉庆  
【摘要】:植保无人机作为一种新兴的农业机械设备,具有作业效率高、机动性能好、安全稳定性高等优点,目前得到了越来越广泛的应用。为了保证农药喷洒精准化,前期的病虫害精准定位就显得尤为重要。因此,建立起一套快速、便捷、高效的系统来识别病虫害区域是非常有意义的,本文选择了基于Faster R-CNN的茶叶病虫害图像检测模型,实现了病虫害的精准定位,为植保无人机的精细化作业提供了技术支撑。本文主要完成了以下工作:(1)在以Pixhawk飞控为核心的基础上,设计了一款四旋翼植保无人机,此植保无人机能稳定的执行自主巡航、智能避障、图像采集、智能喷洒等任务。(2)首先选用了中值滤波算法对采集的含有噪声信息的茶叶病虫害图像进行降噪处理;然后选用了基于直方图均衡化算法的茶叶病害虫图像图像增强操作。由于深度卷积神经网络具有较强的图像特征表征能力和模型泛化能力,因此,本文又选择了基于Faster R-CNN的茶叶病虫害图像检测算法。(3)选择了基于Faster R-CNN的茶叶病虫害图像检测模型训练的方法,从而训练出高鲁棒性和高特征表示能力的目标检测网络,并利用实验与其他传统目标检测算法Deformable Part Model、R-CNN、Fast R-CNN等相比较,结果证明Faster R-CNN算法最优,能达到98.7%的准确率。该论文有图60幅,表10个,参考文献61篇。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:S435.711

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