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以宁夏16套枸杞农田实景监测系统2018年和2019年拍摄的图像作为资料,结合枸杞开花期和果实成熟期的植物学特征,利用更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)方法对图像进行训练、分类,构建枸杞开花期和果实成熟期的识别算法,以平均精确率(AP)和平均精度均值(mAP)作为模型的评价指标,并将自动识别结果与专家目视判断结果和田间观测记录进行对比。结果表明:当网络结构中重要超参数批尺寸...

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