热带作物学报

作者：岑冠军,华俊达,潘怡颖,刘大河,苏贝贝,钟政,张连宽,高燕

单位：1. 华南农业大学数学与信息学院,广东广州 510642,2. 广东省农业科学院植物保护研究所/广东省植物保护新技术重点实验室,广东广州 510640

关键词：芒果图像,识别与计数,Faster-RCNN,在线方法

基金：广东省科技计划项目(2014B030301053),华南农业大学大学生创新创业训练项目(201810564274)

为实现果树产量的智能评估,本研究对自然环境下的圣心芒果树图像进行果实识别研究,提出基于深度学习算法的芒果图像在线识别计数方法。首先,采用Faster R-CNN深度学习模型构建芒果图像识别算法;接着基于微信小程序与网页平台开发芒果图像上传模块,实现随时随地上传芒果图像至服务器;然后采用基于TCP协议的服务器客户端通信模式,并结合基于MATLAB平台的Faster R-CNN程序集,构建上传图像的在线分析模块,实现线上芒果图像的实时识别与计数;最终,芒果图像的识别与计数结果通过微信小程序和Web页面程序反馈给用户,内容包括单张图片和1个果园区域内所有图片的识别与计数结果,并实现青色芒果和红色芒果的分类统计。应用本研究构建的在线深度学习识别计数方法,在自然环境下采集125幅芒果图像进行测试试验。结果表明：芒果图像识别算法的计数识别准确率达到82.3%,其中漏检率与误检率分别为11.7%和8.6%,平均计数误差与计数误差率分别为4.2和7.9%;芒果图像在线识别计数方法能有效实现果树图像的采集、上传、识别与计数、分类统计和结果反馈,对整个果园区域内结果数量进行统计与分析,为果园的智慧管理提供科学决策依据。

来源：2020年第3期

《热带作物学报》期刊编辑部

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