基于卷积神经网络提取多维度扩展特征的稻田杂草识别方法

摘要

本发明属于智能农业机械识别领域，涉及一种基于卷积神经网络提取多维度扩展特征的稻田杂草识别方法。本发明克服了机器视觉杂草识别方法时靠人工提取特征难以获得接近杂草自然属性的问题和图像预处理对识别结果有影响的缺点。本发明首先通过多维度采集和多步骤扩展，获得大量、具有相关性的训练集；其次基于卷积神经网络对稻田杂草特征进行提取和筛选；然后对MLP分类器进行训练与检测；最终迁移学习后的MLP分类器对稻田杂草的种类、位置进行预测。通过上述步骤，使杂草识别的准确率、稳定性和实时性获得提升。本发明为智能稻田除草机械的研制奠定了基础，具有推广应用的价值。