基于YOLO v4卷积神经网络的农田苗草识别研究

摘要

农田杂草是影响农作物生长的主要因素之一,农田杂草的有效防治与农作物产量息息相关.复杂田间环境下,精准识别玉米秧苗与农田杂草能够指导除草装备作业更加经济和高效.为提高农田目标识别精度和效率,文章基于深度学习技术的目标检测方法,首先使用多苗期、多时段和单一拍摄角度的图像采集方式并配合数据增强方法制作一个特征丰富的数据集.通过减少YOLOv4网络的输出张量为13×13和52×52两个尺度匹配玉米苗和杂草,并用制作数据集作网络训练.训练结果表明,改进后YOLOv4网络训练得到的检测模型在综合性能上优于YOLO v3、原本YOLO v4和主干网络为VGG19的Faster R-CNN;其F1值为0.828,较修改前提升0.031,检测时间缩短0.014s.此外,根据试验可知数据量和数据增强方式均对模型产生不同程度影响;不同类别的目标进行单一训练比多类别目标组合训练得到检测效果更好.