机器人草坪杂草识别算法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1.1 研究背景

1.1.2 选题意义

1.2.1 国内外研究现状

1.2.2 发展趋势

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 论文组织安排

第2章 智能草坪杂草检测机器人整体结构设计

2.1 总体设计概述

2.1.1 智能草坪杂草检测机器人系统结构

2.1.2 智能草坪杂草检测机器人整体设计

2.2 智能草坪杂草检测机器人计算机视觉设计

2.3 本章小结

第3章 杂草识别算法相关基础理论

3.1 传统机器学习概述

3.1.1 支持向量机方法

3.1.2 决策树方法

3.1.3 贝叶斯方法

3.1.4 K近邻算法

3.2 人工神经网络

3.3 卷积神经网络

3.3.1 卷积层

3.3.2 池化层

3.3.3 全连接层

3.3.4 激活函数

3.4 本章小结

第4章 智能草坪杂草检测机器人杂草识别

4.1.1 数据集采集

4.1.2 数据集制作

4.2 算法分析

4.2.1Fast R-CNN

4.2.2Faster R-CNN

4.2.3 GANs

4.3 杂草识别算法模型构建

4.3.1改进Faster R-CNN+GANs网络模型

4.3.2 杂草识别算法流程

4.4 实验

4.4.1基于Fast R-CNN的杂草识别

4.4.2基于Faster R-CNN的杂草识别

4.4.3改进Faster R-CNN+GANs杂草识别

4.5.1 实验结果对比

4.5.2 识别结果分析

4.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢