【摘 要】
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为了解决传统雄穗检测方法因玉米品种不同以及田间环境不同导致的检测误差较大、鲁棒性较差的问题，利用深度卷积神经网络提取特征，并对多尺寸特征图卷积的方法检测玉米雄穗。采
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏省无线电科学研究所有限公司研发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671248);江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA460008);江苏省“六大人才高峰”计划;江苏省“信息与通信工程”优势学科资助
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为了解决传统雄穗检测方法因玉米品种不同以及田间环境不同导致的检测误差较大、鲁棒性较差的问题，利用深度卷积神经网络提取特征，并对多尺寸特征图卷积的方法检测玉米雄穗。采用深度卷积神经网络inception作为基础网络来训练提取玉米雄穗特征，同时增加额外的卷积层对图像进行卷积提取特征，最后分别对基础网络中的两层卷积层以及额外的卷积层卷积得到的不同尺度特征图进行分类和位置回归。整体网络结构是多尺度端到端框架，效率高，方便检测不同尺度的雄穗。实验结果表明，此方法提高了雄穗检测的速度和准确率。
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