15、人工智能助力农业变革：目标检测算法与树干识别应用

人工智能助力农业变革：目标检测算法与树干识别应用

1. 目标检测深度学习算法

在图像分类和目标检测领域，深度学习算法不断发展，为农业等多个领域带来了革新。

1.1 CNN基础与发展

CNN（卷积神经网络）在图像分类中表现出色，相较于K - 近邻（KNN）等传统分类算法速度更快。常见的CNN架构包含卷积层和全连接层，例如有的CNN采用两层卷积和两层全连接层，第一层使用3×3的卷积核，而AlexNet使用11×11的卷积核。

1.2 R - CNN系列算法

• R - CNN与Fast R - CNN ：2014年提出的基于区域的CNN（R - CNN）及其衍生的Fast R - CNN（2015年），引入了选择性搜索方法，在计算特征图之前生成区域建议，这些区域建议包含待分类的对象。但它们的速度较慢，难以实现实时应用。
• Faster R - CNN ：为了提高速度，2015年推出了Faster R - CNN。它不使用区域选择性搜索方法，而是引入了区域建议网络（RPN），在CNN计算后获取特征图。Faster R - CNN虽然需要高性能设备（如强大的GPU和大量物理内存），但它是目前最准确的模型之一，为基于实时计算机视觉（CV）的导航系统发展提供了可能。在农业领域，特别是果园中，基于CV的导航系统能克服传统全球导航卫星系统（GNSS）在树冠遮挡下精度不佳的问题。

算法名称	提出时间