农业机械学报

作者：王辉，韩娜娜，吕程序，毛文华，李沐桐，李林

单位：中国农业机械化科学研究院,中国农业机械化科学研究院,中国农业机械化科学研究院,中国农业机械化科学研究院,广东省现代农业装备研究所,江苏大学,

关键词：柑橘树冠;Mask R-CNN;图像识别;图像分割

基金：广东省重点领域研发计划项目（2019B090922001）和江苏省现代农业装备与技术协同创新中心开放基金项目（4091600016）

针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题，研究了基于Mask R-CNN 神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据，利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割，根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性，并分析模型的影响因素。结果表明：参与建模的果园单株树冠识别分割准确率为97%，识别时间为0.26s，基本上可满足果园精准作业过程中的树冠识别要求；未参与建模果园的单株树冠识别分割准确率为89%，说明模型对不同品种、不同环境的果园具有一定的适应性；与SegNet模型相比，本文模型准确率、精确率和召回率均约高5个百分点，说明在非目标树冠较多的复杂果园图像中具有较好的识别分割效果。本研究可为对靶喷药、病虫害防护、长势识别与预估等果园精准作业提供重要依据。

来源：2021年第5期

《农业机械学报》期刊编辑部

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