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申请/专利权人：西安财经大学
摘要：本发明提供一种快速检测，检测精确率高的基于改进的FasterRCNN的棕榈树检测和计算方法。包括以下步骤，获取棕榈树种植园的高分辨率图像；根据高分辨率图像制作数据集，并把数据集拆分为训练数据集和测试数据集；得到的训练数据集进行标记；基于改进FasterRCNN算法，构建目标检测算法框架；利用目标检测算法框架，对标记的训练数据集进行训练，得到训练好的检测算法框架；将待检测的棕榈树数目的高分辨率图像输入到训练好的检测算法框架中进行检测并计算得到的棕榈树数目。
主权项：1.一种基于改进的FasterRCNN的棕榈树检测和计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取棕榈树种植园的高分辨率图像；步骤2：根据步骤1中的高分辨率图像制作数据集，并把数据集拆分为训练数据集和测试数据集；步骤3：对步骤2中得到的训练数据集进行标记；步骤4：基于改进FasterRCNN算法，构建目标检测算法框架；步骤5：利用步骤4中的目标检测算法框架，对步骤3中标记的训练数据集进行训练，得到训练好的检测算法框架；步骤6：将待检测的棕榈树数目的高分辨率图像输入到步骤5中训练好的检测算法框架中进行检测并计算得到的棕榈树数目；所述步骤4中基于改进FasterRCNN算法，构建目标检测算法框架，具体方法为：用ResNet在ImageNet数据集上进行训练，得到ResNet的网络参数，提取ResNet的网络参数的卷积层网络参数，利用迁移学习法把卷积层网络参数迁移到FasterRCNN的CNN网络上，作为FasterRCNN的CNN网络的网络参数以构建目标检测算法框架。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安财经大学 一种基于改进的Faster RCNN的棕榈树检测和计算方法
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