无人机草地植物图像智能识别实现流程

时间：2025-07-04 08:40:40 点击：次

无人机草地植物图像智能识别模型拟采取的流程主要分为图像获取、目标检测模型构建和识别模型构建3大部分内容，首先需要对拟进行无人机植物调查的区域开展调查, 以获取区域植物物种名录; 由于无人机可以按照多种角度采集图像, 而无人机植物图像识别相关工作尚不多, 不同角度图像对植物调查和智能识别的影响不明, 因此在正式获取图像之前需进行预实验: 控制无人机按照不同角度拍摄植物图像, 探索适于植物调查和图像识别的图像采集方式, 并根据预实验结果获取无人机植物图像。

由于草地植物相对较小, 无人机在悬停拍摄时, 一幅图像中往往包含了大量的植物以及裸地等, 完成图像获取后, 需要对植物进行目标检测。进行目标检测训练时, 首先由人工对部分图像进行植物目标标注, 之后利用SSD-MobileNetV2-FPN架构进行植物目标检测模型训练。利用训练好的目标检测模型对所有图像进行检测, 根据检测结果对无人机图像进行截图, 获取植物图像。

对获取的植物图像, 参考之前的区域植物野外调查结果进行鉴定。基于图像鉴定结果, 利用MobileNetV3架构进行植物图像智能识别模型训练。利用预留的植物图像对模型进行测试, 根据测试结果优化训练集并进行模型迭代。最终将目标检测模型和分类识别模型结合, 开发一体化的操作平台。

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