基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別：技術(shù)、挑戰(zhàn)與創(chuàng)新突破一、引言1.1研究背景與意義在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，雜草的存在是一個(gè)長期且嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。雜草具有強(qiáng)大的生命力和繁殖能力，它們與農(nóng)作物爭奪陽光、水分、養(yǎng)分以及生長空間。據(jù)中國農(nóng)業(yè)部2019年公開數(shù)據(jù)顯示，2013-2017年間，中國糧食、棉花、油料等作物因雜草危害，平均年產(chǎn)量分別減少了5466315噸、86084噸、269913噸。這些雜草不僅影響農(nóng)作物的產(chǎn)量，還會(huì)對其品質(zhì)產(chǎn)生負(fù)面影響。一些雜草可能會(huì)使農(nóng)作物的外觀、口感變差，降低其市場價(jià)值；某些雜草甚至可能充當(dāng)病害和害蟲的寄主，促進(jìn)病蟲害在農(nóng)田中的傳播，進(jìn)一步威脅農(nóng)作物的健康生長。例如，苦草作為一類多年生草本雜草，生長勢頭強(qiáng)勁，在冬季和春季生長旺盛時(shí)，對農(nóng)作物的危害尤為顯著；蓬草種子落地后容易迅速生長，且具有抗藥性，難以根除，對小麥、玉米等作物危害較大。長期以來，人們主要采用傳統(tǒng)的除草方法來應(yīng)對雜草問題，這些方法包括人工除草、機(jī)械除草和化學(xué)除草。人工除草雖然能夠較為精準(zhǔn)地去除雜草，但效率極低，需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間成本。隨著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移，勞動(dòng)力短缺問題日益突出，人工除草的局限性愈發(fā)明顯。機(jī)械除草雖然在一定程度上提高了效率，但難以對復(fù)雜地形和小面積農(nóng)田進(jìn)行精細(xì)化作業(yè)，且可能會(huì)對農(nóng)作物造成損傷，還會(huì)破壞土壤結(jié)構(gòu)，影響土壤的生態(tài)平衡。化學(xué)除草是目前應(yīng)用較為廣泛的方法，通過噴灑除草劑能夠快速有效地控制雜草生長。然而，除草劑的過度使用帶來了諸多問題，如對環(huán)境造成污染，影響土壤中的微生物群落，危害非靶標(biāo)生物的生存；部分除草劑還可能在農(nóng)作物中殘留，對食品安全構(gòu)成威脅，進(jìn)而影響人類健康。美國環(huán)保署的報(bào)告指出，每年可能有數(shù)百萬人受到農(nóng)藥污染，其中包括兒童和農(nóng)民。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展以及人們對環(huán)境保護(hù)和食品安全意識(shí)的不斷提高，開發(fā)一種高效、精準(zhǔn)、環(huán)保的雜草識(shí)別與控制方法迫在眉睫。機(jī)器視覺技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù)，近年來在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。它利用計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)，能夠快速、準(zhǔn)確地獲取田間作物和雜草的圖像信息，并通過分析這些信息實(shí)現(xiàn)對雜草的識(shí)別和分類。機(jī)器視覺技術(shù)不受地形和農(nóng)田面積的限制，能夠適應(yīng)不同的作業(yè)環(huán)境；同時(shí)，它還可以與智能農(nóng)業(yè)設(shè)備相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)除草作業(yè)的自動(dòng)化和智能化，從而提高除草效率，降低生產(chǎn)成本，減少對環(huán)境的影響?；跈C(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法的研究，不僅有助于解決當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中面臨的雜草問題，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，還能夠推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和智能化的發(fā)展，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景。通過深入研究機(jī)器視覺技術(shù)在雜草識(shí)別中的應(yīng)用，可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更加科學(xué)、精準(zhǔn)的決策支持，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，為保障國家糧食安全和生態(tài)環(huán)境安全做出貢獻(xiàn)。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀機(jī)器視覺技術(shù)在田間雜草識(shí)別領(lǐng)域的研究歷經(jīng)了多個(gè)發(fā)展階段，國內(nèi)外學(xué)者在不同時(shí)期從不同角度展開探索，取得了一系列具有里程碑意義的成果，推動(dòng)著該技術(shù)不斷向成熟化、實(shí)用化邁進(jìn)。國外在基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別技術(shù)研究方面起步較早。早在20世紀(jì)90年代，就有研究嘗試?yán)脵C(jī)器視覺技術(shù)區(qū)分雜草和作物。早期的研究主要集中在利用簡單的圖像處理算法和特征提取方法，基于顏色、形狀等基本特征來識(shí)別雜草。例如，通過分析雜草和作物在RGB顏色空間的顏色差異，設(shè)定顏色閾值來分割圖像，從而實(shí)現(xiàn)對雜草的初步識(shí)別。但由于田間環(huán)境復(fù)雜多變，光照條件不穩(wěn)定，不同生長階段的雜草和作物顏色特征存在較大重疊，這種基于簡單顏色特征的識(shí)別方法準(zhǔn)確率較低，抗干擾能力差，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。隨著技術(shù)的發(fā)展，研究人員開始引入更多的特征和更復(fù)雜的算法。紋理特征成為研究的重點(diǎn)之一，通過提取雜草和作物葉片的紋理信息，如灰度共生矩陣、局部二值模式等紋理特征，結(jié)合模式識(shí)別算法，提高了雜草識(shí)別的準(zhǔn)確率。在形狀特征提取方面，也取得了一定進(jìn)展，利用輪廓檢測、傅里葉描述子等方法來描述雜草和作物的形狀，從而區(qū)分兩者。不過，這些方法在面對復(fù)雜背景和形態(tài)相似的雜草與作物時(shí)，仍存在一定的局限性。進(jìn)入21世紀(jì)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法逐漸被應(yīng)用于田間雜草識(shí)別領(lǐng)域。支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入，使得雜草識(shí)別的準(zhǔn)確率得到了進(jìn)一步提升。研究人員通過大量的樣本訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)雜草和作物的特征，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類。但機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴于人工提取的特征，對特征工程的要求較高，且泛化能力有限，難以適應(yīng)不同環(huán)境和品種的雜草與作物。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展為田間雜草識(shí)別帶來了新的突破。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）因其強(qiáng)大的特征自動(dòng)提取能力和分類性能，成為雜草識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。研究人員利用不同結(jié)構(gòu)的CNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，對大量的雜草和作物圖像進(jìn)行訓(xùn)練，取得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。一些研究還將遷移學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于雜草識(shí)別，利用在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，在少量雜草和作物圖像上進(jìn)行微調(diào)，不僅減少了訓(xùn)練時(shí)間和樣本數(shù)量的需求，還提高了模型的泛化能力。例如，西班牙的研究團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)算法，對不同生長階段的雜草和作物進(jìn)行識(shí)別，準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上；美國的科研人員則通過優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對多種復(fù)雜田間環(huán)境下雜草的高效識(shí)別。國內(nèi)在基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別技術(shù)研究方面雖然起步相對較晚，但發(fā)展迅速。早期主要是跟蹤國外的研究成果，進(jìn)行一些基礎(chǔ)性的理論研究和方法驗(yàn)證。隨著國家對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和智能化的重視，相關(guān)研究投入不斷增加，國內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域取得了一系列具有創(chuàng)新性的成果。在特征提取和圖像處理算法方面，國內(nèi)學(xué)者提出了許多改進(jìn)方法。通過融合多種顏色空間的特征，如HSV、Lab等顏色空間與RGB顏色空間相結(jié)合，提高了對雜草和作物顏色特征的表達(dá)能力；在紋理特征提取中，改進(jìn)了灰度共生矩陣等傳統(tǒng)算法，使其更適應(yīng)田間復(fù)雜環(huán)境下的雜草識(shí)別。在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面，國內(nèi)研究也緊跟國際前沿。一些研究團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了雜草識(shí)別模型，并在實(shí)際農(nóng)田環(huán)境中進(jìn)行了測試，取得了良好的效果。例如，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究人員開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的雜草識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別田間雜草，為精準(zhǔn)除草提供了技術(shù)支持；南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的科研團(tuán)隊(duì)則通過優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高了雜草識(shí)別模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。除了算法研究，國內(nèi)在硬件設(shè)備研發(fā)方面也取得了一定進(jìn)展。研發(fā)出了多種適用于田間作業(yè)的圖像采集設(shè)備和智能除草機(jī)器人，將機(jī)器視覺技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)械相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了雜草識(shí)別與除草作業(yè)的一體化。例如，華工科技與哈工大機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室合作研發(fā)的中國首臺(tái)全天候智能激光除草機(jī)器人，通過高速攝影和人工智能技術(shù)精確識(shí)別雜草和作物，雜草識(shí)別率≥95%，雜草去除率≥90%，除草時(shí)被傷到的作物不足1%。盡管國內(nèi)外在基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別技術(shù)方面取得了顯著進(jìn)展，但目前仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。田間環(huán)境的復(fù)雜性，如光照變化、土壤背景差異、雜草和作物生長狀態(tài)的多樣性等，對識(shí)別算法的魯棒性提出了很高要求；不同地區(qū)、不同作物種類下的雜草種類繁多，建立全面、準(zhǔn)確的雜草圖像數(shù)據(jù)集難度較大；現(xiàn)有識(shí)別技術(shù)在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間仍需進(jìn)一步平衡，以滿足實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中快速、精準(zhǔn)除草的需求。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法，通過對圖像采集、處理以及識(shí)別算法等多方面的研究，解決當(dāng)前田間雜草識(shí)別面臨的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性難題，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)除草提供高效可靠的技術(shù)支持。在圖像采集方面，針對不同的田間環(huán)境和作物生長階段，研究如何獲取高質(zhì)量的雜草和作物圖像。通過對多種圖像采集設(shè)備的對比分析，選擇適合田間復(fù)雜環(huán)境的設(shè)備，并確定最佳的拍攝參數(shù)和角度，以確保采集到的圖像能夠清晰地反映雜草和作物的特征。同時(shí)，考慮到光照條件對圖像質(zhì)量的影響，研究在不同光照強(qiáng)度和角度下的圖像采集策略，為后續(xù)的圖像處理和識(shí)別提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。圖像處理是雜草識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本研究將重點(diǎn)研究針對田間復(fù)雜背景下的圖像預(yù)處理方法。通過對圖像增強(qiáng)、濾波、去噪等技術(shù)的研究，提高圖像的清晰度和對比度，去除噪聲干擾，為后續(xù)的特征提取和識(shí)別提供高質(zhì)量的圖像。在圖像分割方面，探索適合田間雜草和作物的分割算法，如基于顏色、紋理、形狀等特征的分割方法，將雜草和作物從背景中準(zhǔn)確分離出來，為雜草識(shí)別提供準(zhǔn)確的目標(biāo)區(qū)域。在雜草識(shí)別算法研究方面，本研究將深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在雜草識(shí)別中的應(yīng)用。通過對大量雜草和作物圖像的學(xué)習(xí)，構(gòu)建能夠準(zhǔn)確識(shí)別雜草的模型。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，研究支持向量機(jī)、決策樹等算法在雜草識(shí)別中的應(yīng)用，并對其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。在深度學(xué)習(xí)算法中，重點(diǎn)研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化，通過遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，減少模型的訓(xùn)練時(shí)間和樣本數(shù)量需求，提高模型的泛化能力。同時(shí)，研究將多種特征融合的識(shí)別算法，充分利用雜草和作物的顏色、形狀、紋理等特征，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。為了驗(yàn)證所研究的雜草識(shí)別方法的有效性和實(shí)用性，本研究將在實(shí)際農(nóng)田環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過在不同地區(qū)、不同作物種類的農(nóng)田中進(jìn)行實(shí)地測試，收集大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和評估。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對識(shí)別方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，使其能夠更好地適應(yīng)不同的田間環(huán)境和作物生長條件。本研究的目標(biāo)是通過對圖像采集、處理以及識(shí)別算法等方面的深入研究，開發(fā)出一種高效、準(zhǔn)確、魯棒的基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)除草提供技術(shù)支持，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和智能化的發(fā)展。1.4研究方法與技術(shù)路線為了實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法的研究目標(biāo)，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，從理論研究、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證到實(shí)際應(yīng)用，逐步深入探索。在研究過程中，首先采用文獻(xiàn)研究法。通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報(bào)告以及專利資料，全面了解基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題。對已有的研究成果進(jìn)行系統(tǒng)梳理和分析，總結(jié)前人在圖像采集、處理算法、識(shí)別模型等方面的經(jīng)驗(yàn)和不足，為后續(xù)的研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考。例如，在圖像處理算法的選擇上，參考前人對不同濾波算法、分割算法在雜草識(shí)別中的應(yīng)用研究，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，從而確定適合本研究的算法方向。實(shí)驗(yàn)法是本研究的核心方法之一。通過設(shè)計(jì)并實(shí)施一系列實(shí)驗(yàn)，對提出的雜草識(shí)別方法進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。搭建專門的圖像采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬不同的田間環(huán)境條件，如光照強(qiáng)度、土壤背景、作物生長階段等，采集大量的雜草和作物圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集。利用該數(shù)據(jù)集對各種圖像處理算法和識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，通過對比不同算法和模型在實(shí)驗(yàn)中的性能表現(xiàn)，如準(zhǔn)確率、召回率、識(shí)別速度等指標(biāo)，評估其有效性和可靠性。例如，在研究深度學(xué)習(xí)算法在雜草識(shí)別中的應(yīng)用時(shí)，通過設(shè)置不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)配置進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，觀察模型在訓(xùn)練集和測試集上的準(zhǔn)確率變化，分析模型的過擬合和欠擬合情況，從而確定最優(yōu)的模型參數(shù)。本研究將按照以下技術(shù)路線展開：在圖像采集環(huán)節(jié)，選用高分辨率、低噪聲的圖像采集設(shè)備，如工業(yè)相機(jī)，并結(jié)合合適的鏡頭和光源，確保采集到的圖像能夠清晰反映雜草和作物的特征。針對不同的田間環(huán)境和作物生長階段，通過實(shí)驗(yàn)確定最佳的拍攝參數(shù)，如曝光時(shí)間、光圈大小、拍攝角度等，以提高圖像質(zhì)量。同時(shí)，考慮到光照條件對圖像采集的影響，研究在不同光照強(qiáng)度和角度下的圖像采集策略，如采用自適應(yīng)曝光技術(shù)、多角度拍攝等方法，獲取更全面、準(zhǔn)確的圖像信息。圖像采集完成后，進(jìn)入圖像處理階段。首先對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、濾波、去噪等操作，以提高圖像的清晰度和對比度，去除噪聲干擾。在圖像增強(qiáng)中，采用直方圖均衡化、Retinex算法等方法，增強(qiáng)圖像的亮度和色彩信息；在濾波去噪中，對比高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等算法的效果，選擇最適合田間雜草圖像的濾波算法。接著進(jìn)行圖像分割，將雜草和作物從背景中分離出來。探索基于顏色、紋理、形狀等多種特征的分割算法，如基于閾值分割、區(qū)域生長、邊緣檢測等方法，結(jié)合雜草和作物的特點(diǎn)，選擇最優(yōu)的分割算法。在雜草識(shí)別算法研究方面，深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在雜草識(shí)別中的應(yīng)用。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，選擇支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林等算法，對圖像分割后的特征進(jìn)行分類識(shí)別。通過對大量樣本的訓(xùn)練，調(diào)整算法的參數(shù)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。在深度學(xué)習(xí)算法中，重點(diǎn)研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化，如采用不同的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、卷積核大小、池化方式等，構(gòu)建適合雜草識(shí)別的模型。利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，在雜草和作物圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，減少模型的訓(xùn)練時(shí)間和樣本數(shù)量需求，提高模型的泛化能力。將所研究的雜草識(shí)別方法在實(shí)際農(nóng)田環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證和應(yīng)用。在不同地區(qū)、不同作物種類的農(nóng)田中進(jìn)行實(shí)地測試，收集實(shí)際的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和評估。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對識(shí)別方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，使其能夠更好地適應(yīng)不同的田間環(huán)境和作物生長條件，最終實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、魯棒的基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別。二、機(jī)器視覺田間雜草識(shí)別技術(shù)原理2.1機(jī)器視覺系統(tǒng)組成機(jī)器視覺系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)田間雜草識(shí)別的基礎(chǔ)，其主要由圖像采集設(shè)備、圖像傳輸與存儲(chǔ)以及圖像處理與分析等部分構(gòu)成，每個(gè)部分都在雜草識(shí)別過程中發(fā)揮著不可或缺的作用。各個(gè)部分相互協(xié)作，共同完成從圖像采集到雜草識(shí)別的全過程，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持和技術(shù)保障。2.1.1圖像采集設(shè)備圖像采集設(shè)備是機(jī)器視覺系統(tǒng)的“眼睛”，其性能直接影響到采集圖像的質(zhì)量和后續(xù)雜草識(shí)別的準(zhǔn)確性。常見的圖像采集設(shè)備包括RGB攝像機(jī)、多光譜相機(jī)等，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場景。RGB攝像機(jī)是最為常見的圖像采集設(shè)備之一，它通過對紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三種顏色通道的光進(jìn)行感應(yīng)，獲取彩色圖像。這種攝像機(jī)結(jié)構(gòu)相對簡單，成本較低，能夠直觀地呈現(xiàn)出田間作物和雜草的顏色、形狀等特征。在光照條件較為穩(wěn)定的環(huán)境下，RGB攝像機(jī)能夠采集到清晰、色彩豐富的圖像，為基于顏色特征的雜草識(shí)別算法提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在晴天的田間，RGB攝像機(jī)可以清晰地捕捉到雜草和作物的顏色差異，從而幫助識(shí)別算法區(qū)分兩者。然而，RGB攝像機(jī)也存在一些局限性。由于它主要依賴于可見光波段的信息，對光照變化較為敏感，在不同的光照強(qiáng)度和角度下，采集到的圖像顏色和亮度可能會(huì)發(fā)生較大變化，從而影響雜草識(shí)別的準(zhǔn)確性。在早晨或傍晚光照較弱時(shí)，圖像可能會(huì)出現(xiàn)偏暗、顏色失真等問題，導(dǎo)致識(shí)別算法難以準(zhǔn)確區(qū)分雜草和作物。此外，RGB攝像機(jī)獲取的信息相對單一，對于一些顏色相近的雜草和作物，可能無法有效區(qū)分。多光譜相機(jī)則能夠采集多個(gè)光譜波段的圖像信息，常見的波段包括紅、綠、藍(lán)、近紅外等。不同的光譜波段能夠反映出雜草和作物在不同生理特征上的差異，為雜草識(shí)別提供更豐富的數(shù)據(jù)。近紅外波段對于植物的健康狀況和水分含量非常敏感，健康的作物和雜草在近紅外波段的反射率可能存在明顯差異，通過分析這些差異，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別雜草。多光譜相機(jī)在復(fù)雜田間環(huán)境下具有更好的適應(yīng)性，能夠在一定程度上克服光照變化和顏色相近帶來的識(shí)別困難。由于多光譜相機(jī)需要同時(shí)采集多個(gè)波段的圖像，其數(shù)據(jù)量較大，對設(shè)備的存儲(chǔ)和處理能力要求較高，成本也相對較高，限制了其在一些小型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用。除了RGB攝像機(jī)和多光譜相機(jī)，還有一些其他類型的圖像采集設(shè)備也在田間雜草識(shí)別中得到應(yīng)用，如高分辨率相機(jī)、熱紅外相機(jī)等。高分辨率相機(jī)能夠提供更清晰、更詳細(xì)的圖像，有助于識(shí)別一些形態(tài)相似的雜草和作物；熱紅外相機(jī)則可以通過檢測植物的溫度差異，識(shí)別出受到病蟲害侵襲或水分脅迫的區(qū)域，從而間接輔助雜草識(shí)別。在選擇圖像采集設(shè)備時(shí)，需要綜合考慮田間環(huán)境、雜草和作物的特點(diǎn)、識(shí)別精度要求以及成本等因素，以確定最適合的設(shè)備。2.1.2圖像傳輸與存儲(chǔ)圖像采集完成后，需要將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)教幚韱卧M(jìn)行后續(xù)處理，并對大量的田間圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)，以滿足后續(xù)分析和應(yīng)用的需求。圖像從采集設(shè)備傳輸?shù)教幚韱卧姆绞街饕杏芯€傳輸和無線傳輸兩種。有線傳輸方式中，以太網(wǎng)和USB接口是較為常用的。以太網(wǎng)具有傳輸速度快、穩(wěn)定性高的特點(diǎn)，適合在固定位置的圖像采集設(shè)備與處理單元之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在安裝有固定圖像采集設(shè)備的農(nóng)田監(jiān)測站，通過以太網(wǎng)將采集到的圖像快速傳輸?shù)秸緝?nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。USB接口則具有連接方便、即插即用的優(yōu)點(diǎn)，常用于便攜式圖像采集設(shè)備與處理單元之間的連接，如手持相機(jī)與筆記本電腦的連接。有線傳輸方式也存在一些局限性，如布線復(fù)雜、靈活性差，不適用于需要頻繁移動(dòng)或大面積部署圖像采集設(shè)備的場景。隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，無線傳輸方式在圖像傳輸中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。常見的無線傳輸技術(shù)包括Wi-Fi、藍(lán)牙和4G/5G等。Wi-Fi是一種短距離無線通信技術(shù)，具有傳輸速度快、覆蓋范圍較廣的特點(diǎn)，適合在較小區(qū)域內(nèi)進(jìn)行圖像傳輸，如在小型農(nóng)田中，通過Wi-Fi將無人機(jī)采集的圖像實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛婵刂普?。藍(lán)牙技術(shù)則主要用于近距離、低功耗的數(shù)據(jù)傳輸，適用于一些小型、低功耗的圖像采集設(shè)備與移動(dòng)終端之間的連接，如智能手環(huán)式的圖像采集設(shè)備與手機(jī)的連接。4G/5G通信技術(shù)具有高速、低延遲、廣覆蓋的優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸，在大面積農(nóng)田監(jiān)測和遠(yuǎn)程農(nóng)業(yè)管理中具有重要應(yīng)用價(jià)值。通過4G/5G網(wǎng)絡(luò)，農(nóng)民可以在遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)獲取田間圖像，及時(shí)了解作物和雜草的生長情況。無線傳輸方式也面臨著信號(hào)干擾、傳輸穩(wěn)定性受環(huán)境影響等問題，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況選擇合適的無線傳輸技術(shù)，并采取相應(yīng)的信號(hào)增強(qiáng)和抗干擾措施。大量的田間圖像數(shù)據(jù)需要進(jìn)行高效存儲(chǔ)，以方便后續(xù)的檢索、分析和模型訓(xùn)練。常見的圖像存儲(chǔ)方式包括本地存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)。本地存儲(chǔ)通常使用硬盤、固態(tài)硬盤（SSD）等存儲(chǔ)設(shè)備，將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地計(jì)算機(jī)或服務(wù)器中。本地存儲(chǔ)具有存儲(chǔ)速度快、數(shù)據(jù)安全性高的優(yōu)點(diǎn)，適合對數(shù)據(jù)訪問速度要求較高、數(shù)據(jù)量相對較小的場景。在小型農(nóng)業(yè)科研項(xiàng)目中，將采集到的圖像存儲(chǔ)在本地硬盤中，方便研究人員隨時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。隨著圖像數(shù)據(jù)量的不斷增加，本地存儲(chǔ)可能會(huì)面臨存儲(chǔ)空間不足、數(shù)據(jù)備份和管理困難等問題。云存儲(chǔ)則是將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端服務(wù)器上，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)隨地訪問和管理這些數(shù)據(jù)。云存儲(chǔ)具有存儲(chǔ)空間大、可擴(kuò)展性強(qiáng)、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)方便等優(yōu)點(diǎn)，適合大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。一些大型農(nóng)業(yè)企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)，將大量的田間圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，利用云服務(wù)提供商的專業(yè)技術(shù)和資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效管理和共享。云存儲(chǔ)也存在數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)，需要選擇可靠的云服務(wù)提供商，并采取相應(yīng)的數(shù)據(jù)加密和訪問控制措施，以確保數(shù)據(jù)的安全性。為了提高圖像存儲(chǔ)和管理的效率，還可以采用圖像數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、標(biāo)注和索引，方便快速檢索和查詢所需的圖像。2.2圖像預(yù)處理技術(shù)在田間雜草識(shí)別中，圖像預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它能夠有效改善圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和識(shí)別算法提供更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。圖像預(yù)處理主要包括去噪處理、灰度化與歸一化等步驟。2.2.1去噪處理在圖像采集過程中，由于受到田間環(huán)境中的光照變化、電子干擾以及設(shè)備本身的噪聲等因素影響，采集到的圖像往往包含各種噪聲，這些噪聲會(huì)干擾后續(xù)的圖像處理和分析，降低雜草識(shí)別的準(zhǔn)確性。因此，去噪處理是圖像預(yù)處理的關(guān)鍵步驟之一。常見的去噪算法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波和雙邊濾波等，它們各自具有獨(dú)特的原理和特點(diǎn)，在田間圖像噪聲去除中表現(xiàn)出不同的效果。均值濾波是一種簡單的線性平滑濾波方法，其原理是用鄰域內(nèi)像素的均值代替當(dāng)前像素的值。對于一幅大小為M×N的圖像，假設(shè)以當(dāng)前像素為中心的鄰域窗口大小為n×n（n通常為奇數(shù)），則該像素的新值是鄰域窗口內(nèi)所有像素值的平均值。均值濾波能夠有效地去除高斯噪聲等具有正態(tài)分布特性的噪聲，在一定程度上平滑圖像。當(dāng)圖像受到輕微的高斯噪聲干擾時(shí)，均值濾波可以使圖像變得更加平滑，噪聲得到明顯抑制。均值濾波也存在明顯的缺點(diǎn)，它在去除噪聲的同時(shí)，容易導(dǎo)致圖像的細(xì)節(jié)信息丟失，使圖像變得模糊。對于圖像中一些細(xì)小的紋理和邊緣特征，均值濾波可能會(huì)將其平滑掉，影響后續(xù)對雜草特征的準(zhǔn)確提取。中值濾波是一種非線性濾波方法，它將鄰域內(nèi)的像素值進(jìn)行排序，然后用中間值代替當(dāng)前像素的值。在一個(gè)3×3的鄰域窗口中，將9個(gè)像素的灰度值從小到大排序，取中間的灰度值作為當(dāng)前像素的新值。中值濾波對于椒鹽噪聲等脈沖噪聲具有很好的去除效果，能夠在保留圖像邊緣和細(xì)節(jié)信息的同時(shí)，有效地抑制噪聲。在田間圖像中，如果存在椒鹽噪聲，中值濾波可以很好地去除這些噪聲點(diǎn)，同時(shí)保持雜草和作物的邊緣清晰，有助于后續(xù)對雜草形狀和輪廓特征的提取。中值濾波對于一些復(fù)雜的噪聲分布或噪聲強(qiáng)度較大的情況，去噪效果可能不如其他一些算法，且當(dāng)鄰域窗口過大時(shí)，也可能會(huì)對圖像的細(xì)節(jié)產(chǎn)生一定的影響。高斯濾波是基于高斯函數(shù)的一種線性平滑濾波方法，它根據(jù)高斯函數(shù)的權(quán)重對鄰域內(nèi)的像素進(jìn)行加權(quán)平均。高斯函數(shù)的形狀決定了鄰域內(nèi)不同位置像素的權(quán)重，距離中心像素越近的像素權(quán)重越大，反之越小。在去除噪聲的同時(shí)，高斯濾波能夠較好地保留圖像的低頻信息，使圖像的平滑效果更加自然。對于田間圖像中存在的高斯噪聲和一些高頻噪聲，高斯濾波可以在一定程度上平衡去噪效果和圖像細(xì)節(jié)保留，使圖像在去除噪聲后仍能保持較好的視覺效果。高斯濾波的計(jì)算量相對較大，且對于椒鹽噪聲等脈沖噪聲的去除效果不如中值濾波。雙邊濾波是一種結(jié)合了空間鄰近度和像素值相似度的非線性濾波方法，它在對鄰域內(nèi)像素進(jìn)行加權(quán)平均時(shí)，不僅考慮了像素的空間位置，還考慮了像素值的相似程度。在一個(gè)鄰域窗口中，對于空間位置上距離當(dāng)前像素較近且像素值與當(dāng)前像素相似的像素，賦予較大的權(quán)重；而對于距離較遠(yuǎn)或像素值差異較大的像素，賦予較小的權(quán)重。雙邊濾波能夠在去除噪聲的同時(shí)，較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，對于田間復(fù)雜背景下的雜草圖像具有較好的去噪效果。在雜草和作物的邊緣處，雙邊濾波可以在去除噪聲的同時(shí)，準(zhǔn)確地保留邊緣的清晰度，有助于后續(xù)對雜草和作物的分割和識(shí)別。雙邊濾波的計(jì)算復(fù)雜度較高，處理時(shí)間相對較長，這在一定程度上限制了其在對實(shí)時(shí)性要求較高的場景中的應(yīng)用。為了對比這些去噪算法對田間圖像噪聲的去除效果和對圖像細(xì)節(jié)的影響，我們進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。選取了多幅包含不同類型噪聲的田間雜草圖像，分別使用均值濾波、中值濾波、高斯濾波和雙邊濾波進(jìn)行去噪處理。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，均值濾波在去除高斯噪聲方面有一定效果，但圖像細(xì)節(jié)丟失較為嚴(yán)重，圖像整體變得模糊；中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果顯著，能較好地保留圖像邊緣，但對于其他類型噪聲的處理能力相對較弱；高斯濾波在去除高斯噪聲和高頻噪聲時(shí)表現(xiàn)較好，圖像平滑效果自然，但對椒鹽噪聲的抑制作用有限；雙邊濾波在去除噪聲的同時(shí)，能很好地保留圖像細(xì)節(jié)和邊緣，但計(jì)算量較大，處理速度較慢。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)田間圖像的噪聲類型、強(qiáng)度以及對圖像細(xì)節(jié)保留的要求，選擇合適的去噪算法。如果圖像主要受到高斯噪聲影響，且對細(xì)節(jié)要求不是特別高，可以選擇均值濾波或高斯濾波；如果圖像存在椒鹽噪聲，中值濾波是較好的選擇；而對于需要同時(shí)兼顧噪聲去除和細(xì)節(jié)保留的復(fù)雜田間圖像，雙邊濾波可能更為合適。2.2.2灰度化與歸一化在田間雜草識(shí)別中，采集到的圖像通常為彩色圖像，包含紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)通道的信息。然而，在后續(xù)的圖像處理和分析中，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像往往具有諸多優(yōu)勢，能夠簡化計(jì)算過程，提高處理效率，同時(shí)突出圖像的關(guān)鍵信息。常見的將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的方法有多種，其中加權(quán)平均法是最為常用的方法之一。其原理是根據(jù)人眼對不同顏色的敏感度差異，對紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的像素值進(jìn)行加權(quán)求和，得到灰度值。常用的加權(quán)公式為：Gray=0.299R+0.587G+0.114B。這個(gè)公式是基于人眼對綠色光最為敏感，對紅色光次之，對藍(lán)色光相對不敏感的特性確定的。通過這種加權(quán)方式得到的灰度圖像，能夠更好地反映圖像的亮度信息，同時(shí)保留了圖像中與雜草識(shí)別相關(guān)的關(guān)鍵特征。在一幅包含雜草和作物的彩色圖像中，使用加權(quán)平均法將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像后，雜草和作物的形狀、紋理等特征在灰度圖像中依然清晰可辨，且計(jì)算過程相對簡單高效。除了加權(quán)平均法，還有最大值法、最小值法和平均值法等。最大值法將彩色圖像中每個(gè)像素的R、G、B三個(gè)通道的最大值作為灰度值，即Gray=max(R,G,B)；最小值法將最小值作為灰度值，即Gray=min(R,G,B)；平均值法則是將三個(gè)通道的平均值作為灰度值，即Gray=(R+G+B)/3。這些方法在不同的應(yīng)用場景中也有一定的應(yīng)用，但由于沒有充分考慮人眼對顏色的敏感度差異，在保留圖像關(guān)鍵信息方面相對加權(quán)平均法稍遜一籌。歸一化處理是圖像預(yù)處理中的另一個(gè)重要步驟，它能夠?qū)D像的像素值映射到一個(gè)特定的范圍，通常是[0,1]或[0,255]。歸一化處理對提高圖像識(shí)別準(zhǔn)確性具有重要作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。歸一化可以消除圖像采集過程中由于光照條件、設(shè)備差異等因素導(dǎo)致的像素值差異，使不同圖像之間具有可比性。在不同時(shí)間、不同光照條件下采集的田間雜草圖像，其像素值范圍可能存在較大差異，通過歸一化處理，可以將這些圖像的像素值統(tǒng)一到相同的范圍，從而避免因像素值差異過大而對識(shí)別算法產(chǎn)生干擾。歸一化可以加快模型的收斂速度。在使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行雜草識(shí)別時(shí)，歸一化后的圖像數(shù)據(jù)能夠使模型更快地收斂到最優(yōu)解，減少訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源的消耗。在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，對輸入的圖像進(jìn)行歸一化處理，可以使模型在訓(xùn)練過程中更快地調(diào)整參數(shù)，提高訓(xùn)練效率。歸一化還可以提高模型的泛化能力，使模型能夠更好地適應(yīng)不同的田間環(huán)境和雜草種類。通過將圖像像素值歸一化到統(tǒng)一范圍，模型在學(xué)習(xí)過程中能夠更專注于圖像的本質(zhì)特征，而不是受到像素值大小的影響，從而提高對不同場景下雜草圖像的識(shí)別能力。在實(shí)際應(yīng)用中，灰度化和歸一化處理通常是順序進(jìn)行的。先將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，簡化圖像信息，然后對灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，使圖像數(shù)據(jù)更適合后續(xù)的處理和分析。在構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識(shí)別模型時(shí)，首先將采集到的彩色田間雜草圖像進(jìn)行灰度化處理，然后將灰度圖像的像素值歸一化到[0,1]的范圍，作為模型的輸入數(shù)據(jù)。這樣處理后，模型能夠更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到雜草的特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。2.3特征提取方法特征提取是基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它從預(yù)處理后的圖像中提取能夠有效區(qū)分雜草和作物的特征信息，為后續(xù)的分類識(shí)別提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。常見的特征提取方法包括顏色特征提取、形狀特征提取和紋理特征提取，每種方法都有其獨(dú)特的原理和應(yīng)用場景。2.3.1顏色特征提取顏色是雜草和作物在視覺上最直觀的差異之一，基于不同顏色空間的特征提取原理為雜草識(shí)別提供了重要的依據(jù)。RGB顏色空間是最常見的顏色表示方式，它由紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)通道組成，通過這三個(gè)通道的不同組合來表示各種顏色。在RGB顏色空間中，不同的雜草和作物可能具有不同的顏色分布，例如，一些雜草可能呈現(xiàn)出較深的綠色，而作物可能具有更鮮艷的綠色。通過分析RGB三個(gè)通道的數(shù)值分布，可以提取出顏色特征，用于區(qū)分雜草和作物。HSV顏色空間則是從色調(diào)（H）、飽和度（S）和明度（V）三個(gè)維度來描述顏色。色調(diào)表示顏色的種類，如紅色、綠色、藍(lán)色等；飽和度反映顏色的純度，飽和度越高，顏色越鮮艷；明度則表示顏色的明亮程度。HSV顏色空間與人的視覺感知更為接近，在雜草識(shí)別中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。在復(fù)雜的田間環(huán)境中，光照條件的變化可能會(huì)導(dǎo)致RGB顏色空間中的顏色值發(fā)生較大波動(dòng)，而HSV顏色空間中的色調(diào)和飽和度相對較為穩(wěn)定，受光照影響較小。通過分析雜草和作物在HSV顏色空間中的色調(diào)和飽和度特征，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別雜草。以實(shí)際應(yīng)用為例，在小麥田中識(shí)別雜草看麥娘時(shí)，可以利用顏色特征提取方法?？贷溎镌谏L初期，其顏色與小麥存在一定差異。在RGB顏色空間中，看麥娘的綠色相對較淺，紅色和藍(lán)色通道的值相對較高；而小麥的綠色更為濃郁，紅色和藍(lán)色通道的值較低。通過設(shè)定合適的RGB顏色閾值，可以初步將看麥娘從小麥田中分割出來。在HSV顏色空間中，看麥娘的色調(diào)可能與小麥略有不同，飽和度和明度也存在差異。通過分析HSV顏色空間中的這些特征，可以進(jìn)一步提高看麥娘的識(shí)別準(zhǔn)確率?？梢岳妙伾狈綀D來統(tǒng)計(jì)雜草和作物在不同顏色空間中的顏色分布情況，從而更全面地提取顏色特征，用于雜草識(shí)別。2.3.2形狀特征提取形狀特征是雜草和作物的重要特征之一，通過輪廓提取、Hu矩等方法可以有效地提取形狀特征，為雜草識(shí)別提供有力支持。輪廓提取是獲取物體形狀信息的基本方法，它通過檢測圖像中物體的邊緣，從而得到物體的輪廓。在田間雜草識(shí)別中，常用的輪廓提取算法有Canny邊緣檢測算法、Sobel算子等。Canny邊緣檢測算法通過高斯濾波去除噪聲，然后計(jì)算圖像的梯度幅值和方向，再通過非極大值抑制和雙閾值檢測來確定邊緣。Sobel算子則通過計(jì)算圖像在水平和垂直方向上的梯度，來檢測邊緣。通過輪廓提取，可以得到雜草和作物的輪廓信息，進(jìn)而計(jì)算出周長、面積、長寬比等形狀特征。不同的雜草和作物具有不同的形狀特征，例如，狗尾草的形狀較為細(xì)長，葉片呈線性；而玉米的形狀較為寬大，葉片呈扁平狀。通過分析這些形狀特征，可以區(qū)分不同的雜草和作物。Hu矩是一種基于圖像矩的形狀描述子，它具有平移、旋轉(zhuǎn)和縮放不變性。圖像矩是對圖像中物體的幾何特征的一種度量，通過計(jì)算圖像的各階矩，可以得到Hu矩。Hu矩能夠有效地描述物體的形狀特征，在雜草識(shí)別中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。在識(shí)別不同形狀的雜草時(shí)，Hu矩可以作為一種重要的形狀特征。對于圓形的雜草和方形的作物，通過計(jì)算它們的Hu矩，可以發(fā)現(xiàn)Hu矩的值存在明顯差異，從而利用這些差異進(jìn)行識(shí)別。形狀特征提取方法也存在一定的局限性。在復(fù)雜的田間環(huán)境中，雜草和作物可能會(huì)相互遮擋，導(dǎo)致部分形狀信息丟失，從而影響形狀特征的提取和識(shí)別效果。一些雜草和作物的形狀可能較為相似，僅依靠形狀特征難以準(zhǔn)確區(qū)分。2.3.3紋理特征提取紋理是物體表面的一種固有屬性，它反映了物體表面的結(jié)構(gòu)和組織特征?；叶裙采仃嚕℅LCM）是一種常用的紋理特征提取方法，它通過統(tǒng)計(jì)圖像中灰度值在不同方向、不同距離上的共生關(guān)系，來描述紋理特征。GLCM可以計(jì)算出對比度、相關(guān)性、能量和熵等紋理特征參數(shù)，這些參數(shù)能夠有效地反映出紋理的粗細(xì)、規(guī)則性等特性。在雜草識(shí)別中，不同的雜草和作物具有不同的紋理特征，通過分析GLCM提取的紋理特征參數(shù)，可以區(qū)分雜草和作物。小麥葉片的紋理相對較為規(guī)則，而雜草牛筋草的葉片紋理則較為粗糙。通過計(jì)算它們的GLCM紋理特征參數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)小麥的對比度較低，相關(guān)性較高；而牛筋草的對比度較高，相關(guān)性較低，從而利用這些差異進(jìn)行識(shí)別。小波變換是一種時(shí)頻分析方法，它能夠?qū)D像分解為不同頻率的子帶，從而提取出圖像的紋理特征。小波變換具有多分辨率分析的特點(diǎn)，可以在不同尺度上對圖像進(jìn)行分析，能夠有效地提取出圖像中的高頻和低頻紋理信息。在田間雜草識(shí)別中，利用小波變換提取的紋理特征可以輔助識(shí)別雜草和作物。通過對雜草和作物圖像進(jìn)行小波變換，得到不同尺度下的小波系數(shù)，分析這些小波系數(shù)的分布情況，可以發(fā)現(xiàn)雜草和作物在高頻和低頻子帶中的紋理特征存在差異，從而利用這些差異進(jìn)行識(shí)別。三、基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法3.1傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法3.1.1支持向量機(jī)（SVM）支持向量機(jī)（SVM）是一種按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器，其核心原理是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本點(diǎn)盡可能清晰地劃分開，并且使兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)到這個(gè)超平面的間隔最大化。在二維空間中，這個(gè)超平面表現(xiàn)為一條直線；在三維空間中，它是一個(gè)平面；而在更高維度的特征空間中，就是相應(yīng)的超平面概念。例如，在區(qū)分兩類不同的雜草和作物圖像時(shí)，SVM試圖找到一個(gè)決策邊界，讓雜草圖像對應(yīng)的特征向量和作物圖像對應(yīng)的特征向量分別處于平面的兩側(cè)，同時(shí)保證這個(gè)劃分是最合理、最魯棒的。對于線性可分的數(shù)據(jù)集，SVM的目標(biāo)是找到一個(gè)超平面，使得離超平面最近的點(diǎn)（即支持向量）到超平面的距離最大化。假設(shè)數(shù)據(jù)集由兩類樣本組成，分別為正樣本和負(fù)樣本，超平面的方程可以表示為w\cdotx+b=0，其中w是權(quán)重向量，x是輸入向量，b是偏置項(xiàng)。樣本點(diǎn)到超平面的距離可以表示為\frac{|w\cdotx+b|}{\|w\|}，SVM通過最大化這個(gè)距離來確定最優(yōu)超平面。為了求解這個(gè)優(yōu)化問題，通常會(huì)引入拉格朗日乘子法，將其轉(zhuǎn)化為對偶問題進(jìn)行求解。在實(shí)際的田間雜草識(shí)別場景中，數(shù)據(jù)往往是線性不可分的，即無法找到一個(gè)超平面將雜草和作物完全分開。此時(shí)，SVM通過核函數(shù)將低維輸入空間映射到高維特征空間，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分。常見的核函數(shù)有線性核、多項(xiàng)式核、高斯核等。以高斯核為例，其表達(dá)式為K(x,y)=\exp(-\gamma\|x-y\|^2)，其中\(zhòng)gamma是核函數(shù)的參數(shù)。通過核函數(shù)的映射，SVM能夠處理復(fù)雜的非線性分類問題，提高對雜草和作物的識(shí)別能力。為了驗(yàn)證SVM在田間雜草識(shí)別中的效果，我們進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。以小麥田中的雜草和小麥作為研究對象，收集了包含不同生長階段的雜草和小麥的圖像，構(gòu)建了一個(gè)小樣本數(shù)據(jù)集。對這些圖像進(jìn)行預(yù)處理后，提取顏色、形狀、紋理等特征，并將這些特征作為SVM的輸入。在實(shí)驗(yàn)中，采用了線性核和高斯核兩種核函數(shù)進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在小樣本數(shù)據(jù)集上，使用高斯核的SVM分類效果優(yōu)于線性核。當(dāng)樣本數(shù)量為100時(shí)，使用線性核的SVM識(shí)別準(zhǔn)確率為75%，而使用高斯核的SVM識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了82%。這是因?yàn)楦咚购四軌驅(qū)?shù)據(jù)映射到更高維的特征空間，更好地捕捉到雜草和作物之間的非線性特征差異。在使用SVM進(jìn)行田間雜草識(shí)別時(shí)，參數(shù)調(diào)整是提高識(shí)別效果的關(guān)鍵。對于核函數(shù)的參數(shù)，如高斯核中的\gamma，其值的大小會(huì)影響核函數(shù)的復(fù)雜度和模型的泛化能力。當(dāng)\gamma值過小時(shí)，模型可能會(huì)出現(xiàn)欠擬合，無法準(zhǔn)確捕捉到數(shù)據(jù)的特征；當(dāng)\gamma值過大時(shí)，模型可能會(huì)出現(xiàn)過擬合，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過于敏感，在測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)不佳。在上述實(shí)驗(yàn)中，通過調(diào)整\gamma的值，發(fā)現(xiàn)當(dāng)\gamma=0.1時(shí)，模型的識(shí)別準(zhǔn)確率最高。對于懲罰參數(shù)C，它控制著模型對誤分類樣本的懲罰程度。當(dāng)C值過小時(shí)，模型對誤分類樣本的懲罰較小，可能會(huì)導(dǎo)致模型的分類邊界較寬松，準(zhǔn)確率較低；當(dāng)C值過大時(shí)，模型對誤分類樣本的懲罰較大，可能會(huì)使模型過于關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致過擬合。在實(shí)驗(yàn)中，通過對C值的調(diào)整，發(fā)現(xiàn)當(dāng)C=10時(shí)，模型在小樣本數(shù)據(jù)集上的綜合性能最佳。3.1.2決策樹與隨機(jī)森林決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)模擬決策過程的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過一系列的決策節(jié)點(diǎn)構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對實(shí)例的分類和回歸預(yù)測。決策樹的構(gòu)建過程主要包括特征選擇、樹的生成和樹的剪枝三個(gè)步驟。在特征選擇階段，通過計(jì)算信息增益、基尼指數(shù)等指標(biāo)，選擇最優(yōu)的劃分屬性。以信息增益為例，它是基于信息論中的熵概念，通過計(jì)算劃分前后數(shù)據(jù)集的熵變化來衡量特征的重要性。對于一個(gè)數(shù)據(jù)集D，其熵H(D)可以表示為H(D)=-\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2p_i，其中p_i是數(shù)據(jù)集中屬于第i類樣本的比例。當(dāng)使用特征A對數(shù)據(jù)集D進(jìn)行劃分時(shí)，劃分后的信息增益Gain(D,A)為Gain(D,A)=H(D)-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^v|}{|D|}H(D^v)，其中D^v是在特征A上取值為v的樣本子集，V是特征A的取值個(gè)數(shù)。選擇信息增益最大的特征作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分屬性。樹的生成階段通過遞歸地構(gòu)建節(jié)點(diǎn)和分支，直到滿足一定的停止條件，如節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)小于閾值、所有樣本屬于同一類別或信息增益小于某個(gè)閾值等。樹的剪枝旨在避免過擬合，提高泛化能力。剪枝分為預(yù)剪枝和后剪枝兩種方式，預(yù)剪枝是在樹的生成過程中，根據(jù)一定的條件提前停止節(jié)點(diǎn)的分裂；后剪枝是在樹生成完成后，從葉節(jié)點(diǎn)開始，對那些對分類精度提升不大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剪枝。在雜草識(shí)別中，決策樹的應(yīng)用可以根據(jù)雜草和作物的特征進(jìn)行決策分類。假設(shè)我們提取了雜草和作物的顏色、形狀、紋理等特征，決策樹可以通過對這些特征的判斷，逐步構(gòu)建分類規(guī)則。如果雜草的顏色特征表現(xiàn)為綠色較深，形狀特征為葉片細(xì)長，紋理特征為紋理較粗糙，決策樹可以根據(jù)這些特征構(gòu)建相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)和分支，將雜草和作物區(qū)分開來。決策樹也存在一些局限性，它對噪聲數(shù)據(jù)較為敏感，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，且當(dāng)數(shù)據(jù)集特征較多時(shí)，決策樹的結(jié)構(gòu)可能會(huì)過于復(fù)雜，導(dǎo)致計(jì)算量增大和泛化能力下降。隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，它通過對多個(gè)決策樹的結(jié)果進(jìn)行組合，來實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的預(yù)測。隨機(jī)森林的構(gòu)建過程中，會(huì)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有放回的抽樣（bootstrap抽樣），選擇一部分樣本和特征用于每個(gè)決策樹的構(gòu)建。具體來說，從原始訓(xùn)練集中隨機(jī)抽取多個(gè)樣本子集，每個(gè)子集與原始數(shù)據(jù)集大小相同，但可能包含重復(fù)數(shù)據(jù)。對于每個(gè)決策樹的節(jié)點(diǎn)分裂，隨機(jī)選擇一部分特征（通常取m=\sqrt{總特征數(shù)}，m為候選分裂特征數(shù)）作為候選分裂特征，而不是使用全部特征。這種隨機(jī)性可以增加模型的多樣性，防止過擬合。最終，隨機(jī)森林將多個(gè)決策樹的結(jié)果進(jìn)行投票（對于分類問題）或平均（對于回歸問題），得到最終的預(yù)測結(jié)果。為了對比決策樹和隨機(jī)森林在雜草識(shí)別中的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，我們進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。同樣以小麥田中的雜草和小麥為研究對象，收集了大量的圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建了訓(xùn)練集和測試集。對圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取后，分別使用決策樹和隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨機(jī)森林在雜草識(shí)別中的準(zhǔn)確率高于決策樹。在測試集中，決策樹的準(zhǔn)確率為78%，而隨機(jī)森林的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%。這是因?yàn)殡S機(jī)森林通過集成多個(gè)決策樹，減少了單個(gè)決策樹的過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高了模型的準(zhǔn)確性。在穩(wěn)定性方面，隨機(jī)森林也表現(xiàn)更優(yōu)。通過多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，決策樹的準(zhǔn)確率波動(dòng)范圍較大，而隨機(jī)森林的準(zhǔn)確率波動(dòng)較小，說明隨機(jī)森林對不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有更好的適應(yīng)性，穩(wěn)定性更強(qiáng)。3.2深度學(xué)習(xí)方法3.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像、音頻等而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型。其結(jié)構(gòu)主要由卷積層、激活函數(shù)層、池化層和全連接層等組成，每個(gè)部分都在特征提取和分類過程中發(fā)揮著獨(dú)特的作用。卷積層是CNN的核心組成部分，其主要功能是通過卷積運(yùn)算提取圖像的特征。卷積運(yùn)算通過一個(gè)可學(xué)習(xí)的卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)，對圖像的局部區(qū)域進(jìn)行加權(quán)求和，從而生成特征圖。假設(shè)輸入圖像的大小為W\timesH\timesC（W為寬度，H為高度，C為通道數(shù)），卷積核的大小為K\timesK\timesC（K為卷積核的邊長），步長為S，填充為P，則卷積層輸出特征圖的大小為((W-K+2P)/S+1)\times((H-K+2P)/S+1)\timesN（N為卷積核的數(shù)量）。在對一幅大小為28\times28\times1的手寫數(shù)字圖像進(jìn)行卷積操作時(shí)，若使用一個(gè)大小為3\times3\times1的卷積核，步長為1，填充為1，卷積核數(shù)量為16，則輸出特征圖的大小為28\times28\times16。卷積核的權(quán)重在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整，使得卷積層能夠?qū)W習(xí)到圖像中各種有用的特征，如邊緣、紋理等。激活函數(shù)層用于給網(wǎng)絡(luò)引入非線性能力，提高模型的表達(dá)能力。常見的激活函數(shù)有ReLU（RectifiedLinearUnit）、Sigmoid和Tanh等，其中ReLU函數(shù)在CNN中應(yīng)用最為廣泛。ReLU函數(shù)的表達(dá)式為f(x)=max(0,x)，它能夠?qū)⑤斎胫械呢?fù)值變?yōu)?，保留正值，從而使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式。當(dāng)輸入為x=[-1,2,-3,4]時(shí)，經(jīng)過ReLU函數(shù)處理后，輸出為[0,2,0,4]。池化層主要用于對特征圖進(jìn)行降采樣，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，同時(shí)提高模型的魯棒性。常見的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化是從特征圖的局部區(qū)域中選擇最大值作為輸出，平均池化則是計(jì)算局部區(qū)域的平均值作為輸出。在一個(gè)4\times4的特征圖上進(jìn)行2\times2的最大池化操作，將把4\times4的特征圖劃分為4個(gè)2\times2的子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域選擇最大值作為輸出，最終得到一個(gè)2\times2的池化結(jié)果。池化層通過減少特征圖的空間維度，能夠有效地壓縮數(shù)據(jù)，提取主要特征，并且在一定程度上具有平移、旋轉(zhuǎn)和尺度不變性。全連接層將經(jīng)過卷積層、激活函數(shù)層和池化層處理后的特征進(jìn)行整合，將最終的特征映射到輸出層進(jìn)行分類或回歸。全連接層的每個(gè)神經(jīng)元與上一層的所有神經(jīng)元相連，其參數(shù)數(shù)量通常較大。在一個(gè)簡單的圖像分類任務(wù)中，經(jīng)過前面層的處理后，得到一個(gè)大小為1\times1\times128的特征向量，將其輸入到全連接層，全連接層可以根據(jù)任務(wù)需求，如分為10類，則可以設(shè)置10個(gè)神經(jīng)元，通過權(quán)重矩陣將128維的特征向量映射到10維的輸出向量，最后通過softmax函數(shù)計(jì)算每個(gè)類別的概率分布，從而實(shí)現(xiàn)分類。以AlexNet為例，它是第一個(gè)在大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)中取得顯著成功的CNN模型。AlexNet共有8層，包括5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層。在ILSVRC-2012圖像分類競賽中，AlexNet以較低的錯(cuò)誤率獲得冠軍，展示了CNN在圖像特征提取和分類方面的強(qiáng)大能力。它通過多個(gè)卷積層和池化層的組合，有效地提取了圖像的特征，并通過全連接層進(jìn)行分類。在處理227\times227\times3的圖像時(shí)，經(jīng)過一系列的卷積和池化操作后，最終得到一個(gè)4096維的特征向量，再通過全連接層映射到1000個(gè)類別。VGG是另一個(gè)經(jīng)典的CNN模型，它具有簡潔而又規(guī)整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過堆疊多個(gè)小尺寸的卷積核來替代大尺寸的卷積核，在提高模型性能的同時(shí)，減少了參數(shù)數(shù)量。VGG16包含13個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層，在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。它通過不斷地堆疊3\times3的卷積核，使得感受野逐漸擴(kuò)大，能夠提取到更高級(jí)的圖像特征。在處理圖像時(shí)，多個(gè)3\times3的卷積層組合起來，其效果相當(dāng)于一個(gè)大尺寸的卷積核，但參數(shù)數(shù)量卻大大減少。在雜草識(shí)別中，CNN模型也得到了廣泛應(yīng)用。通過大量的雜草和作物圖像訓(xùn)練，CNN模型能夠?qū)W習(xí)到雜草和作物的獨(dú)特特征，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別。使用一個(gè)基于CNN的模型對小麥田中的雜草和小麥進(jìn)行識(shí)別，模型可以學(xué)習(xí)到雜草和小麥在顏色、形狀、紋理等方面的特征差異。對于雜草葉片細(xì)長、顏色較深，小麥葉片寬大、顏色較淺等特征，CNN模型能夠通過卷積層和全連接層的學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確地將兩者區(qū)分開來。為了進(jìn)一步提高雜草識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率，CNN模型在雜草識(shí)別應(yīng)用中也在不斷改進(jìn)。采用更深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如ResNet等，通過引入殘差連接解決梯度消失問題，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更豐富的特征；使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，利用在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，在少量雜草和作物圖像上進(jìn)行微調(diào)，減少訓(xùn)練時(shí)間和樣本數(shù)量需求，提高模型的泛化能力。還可以結(jié)合注意力機(jī)制，使模型更加關(guān)注雜草和作物的關(guān)鍵特征區(qū)域，從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。3.2.2區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）系列區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）系列算法在目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有重要地位，其發(fā)展歷程反映了目標(biāo)檢測算法不斷追求更高精度和效率的過程。R-CNN系列算法主要包括R-CNN、FastR-CNN和FasterR-CNN，它們在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、算法流程和性能表現(xiàn)等方面逐步演進(jìn)。R-CNN是該系列算法的基礎(chǔ)，其基本流程為：首先使用SelectiveSearch方法從圖像中提取大約2000個(gè)候選區(qū)域；然后將每個(gè)候選區(qū)域縮放至固定大小，輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如AlexNet、VGG等）中提取特征；接著將提取到的特征送入每一類的SVM分類器，判定類別；使用回歸器精細(xì)修正候選框位置。在一幅包含雜草和作物的田間圖像中，R-CNN會(huì)通過SelectiveSearch方法生成多個(gè)候選區(qū)域，這些區(qū)域可能包含雜草或作物。將這些候選區(qū)域縮放到227\times227大小后，輸入到預(yù)訓(xùn)練的AlexNet網(wǎng)絡(luò)中提取4096維的特征向量。將這些特征向量輸入到SVM分類器中，判斷每個(gè)候選區(qū)域?qū)儆陔s草還是作物類別。使用回歸器對候選框的位置進(jìn)行修正，使其更準(zhǔn)確地框住目標(biāo)。R-CNN雖然開啟了深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用，但存在一些明顯的缺點(diǎn)。測試速度慢，由于需要對每個(gè)候選區(qū)域單獨(dú)進(jìn)行特征提取，計(jì)算量巨大，測試一張圖片約需53秒（CPU）。訓(xùn)練過程繁瑣，需要從每個(gè)圖像中的每個(gè)目標(biāo)候選框提取特征，并寫入磁盤，訓(xùn)練所需空間大。為了解決R-CNN的問題，F(xiàn)astR-CNN應(yīng)運(yùn)而生。FastR-CNN的主要改進(jìn)在于：首先將整張圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一次性計(jì)算出整張圖像的特征圖；然后將SelectiveSearch生成的候選框投影到特征圖上，獲得相應(yīng)的特征矩陣；接著將每個(gè)特征矩陣通過ROIpooling層縮放到固定大?。ㄈ?\times7），再通過一系列全連接層，最終得到預(yù)測結(jié)果，包括目標(biāo)類別和邊界框坐標(biāo)。與R-CNN相比，F(xiàn)astR-CNN只需對整張圖像進(jìn)行一次特征提取，避免了對重疊候選區(qū)域的重復(fù)計(jì)算，大大節(jié)省了訓(xùn)練時(shí)間和測試時(shí)間。在PascalVOC數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)astR-CNN的訓(xùn)練時(shí)間比R-CNN快9倍，測試推理時(shí)間快213倍，準(zhǔn)確率從62%提升至66%。FasterR-CNN進(jìn)一步改進(jìn)了FastR-CNN，其最大的創(chuàng)新在于引入了區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RegionProposalNetwork，RPN）。RPN與FastR-CNN共享卷積層特征，通過卷積操作在特征圖上生成一系列的錨框（anchorbox），并對每個(gè)錨框進(jìn)行分類（判斷是否包含目標(biāo)物體）和回歸（調(diào)整錨框位置和大小）。經(jīng)過RPN處理后，生成的候選區(qū)域質(zhì)量更高，且數(shù)量大大減少。在FasterR-CNN中，RPN生成的候選區(qū)域再經(jīng)過ROIpooling層和全連接層進(jìn)行分類和邊界框修正，最終得到目標(biāo)檢測結(jié)果。FasterR-CNN的出現(xiàn)，使得目標(biāo)檢測的速度和精度都得到了顯著提升。在一些復(fù)雜的田間環(huán)境圖像中，F(xiàn)asterR-CNN能夠更準(zhǔn)確、更快速地檢測出雜草和作物。在雜草檢測中，R-CNN系列算法的精度和速度表現(xiàn)因算法不同而有所差異。R-CNN由于其計(jì)算量大、效率低的問題，在實(shí)際雜草檢測中應(yīng)用較少。FastR-CNN雖然在速度上有了很大提升，但在復(fù)雜田間環(huán)境下，對于一些小目標(biāo)雜草的檢測精度仍有待提高。FasterR-CNN在精度和速度上取得了較好的平衡，能夠在保證一定檢測精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)較快的檢測速度，更適合實(shí)際田間雜草檢測的需求。在對玉米田中的雜草進(jìn)行檢測時(shí)，F(xiàn)asterR-CNN能夠快速準(zhǔn)確地檢測出多種雜草，為精準(zhǔn)除草提供了有力支持。3.2.3單階段檢測器（SSD）與你只需看一次（YOLO）系列單階段檢測器（SSD）與你只需看一次（YOLO）系列算法在目標(biāo)檢測領(lǐng)域以其快速的檢測速度而備受關(guān)注，它們在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性方面各有特點(diǎn)，在田間雜草識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義。SSD算法的核心特點(diǎn)是在多個(gè)不同尺度的特征圖上進(jìn)行目標(biāo)檢測，通過在每個(gè)特征圖的每個(gè)位置設(shè)置不同尺度和長寬比的默認(rèn)框（defaultbox），來覆蓋不同大小和形狀的目標(biāo)。在一個(gè)包含多個(gè)卷積層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，SSD會(huì)在不同層級(jí)的特征圖上進(jìn)行檢測。在較淺的特征圖上，默認(rèn)框較小，用于檢測小目標(biāo)；在較深的特征圖上，默認(rèn)框較大，用于檢測大目標(biāo)。SSD直接在這些默認(rèn)框上進(jìn)行分類和回歸，預(yù)測目標(biāo)的類別和邊界框坐標(biāo)，無需像R-CNN系列算法那樣先生成候選區(qū)域再進(jìn)行處理，大大提高了檢測速度。在處理一幅300\times300的田間圖像時(shí)，SSD能夠在短時(shí)間內(nèi)快速檢測出圖像中的雜草和作物。YOLO系列算法則將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，直接從圖像中預(yù)測邊界框和類別概率。YOLO將輸入圖像劃分為S\timesS大小的網(wǎng)格單元格，如果某個(gè)物體中心落在某一個(gè)網(wǎng)格內(nèi)，則此網(wǎng)格對該物體負(fù)責(zé)。每個(gè)網(wǎng)格預(yù)測B個(gè)邊界框和這些邊界框的置信度，以及C個(gè)類別概率。最終，將所有網(wǎng)格的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行整合，通過非極大值抑制等后處理操作，得到最終的檢測結(jié)果。在YOLOv3中，將圖像劃分為13\times13、26\times26和52\times52三種不同尺度的網(wǎng)格，分別用于檢測大、中、小目標(biāo)。YOLO系列算法的優(yōu)勢在于檢測速度極快，能夠達(dá)到實(shí)時(shí)檢測的要求，并且可以全局理解圖片中的上下文信息，有助于減少背景誤報(bào)率。對比SSD和YOLO系列算法的特點(diǎn)，SSD在多尺度檢測能力上表現(xiàn)較為出色，能夠更好地處理不同大小的目標(biāo)，對于小目標(biāo)的檢測能力相對較強(qiáng)。通過在多個(gè)尺度的特征圖上進(jìn)行檢測，SSD可以更準(zhǔn)確地定位和識(shí)別小目標(biāo)雜草。SSD算法的復(fù)雜度較高，需要在多個(gè)尺度的特征圖上進(jìn)行檢測，增加了模型的復(fù)雜度和計(jì)算量，訓(xùn)練難度也相對較大，內(nèi)存消耗也較多。YOLO系列算法速度非?？?，比SSD稍快，將檢測和定位任務(wù)結(jié)合在一起，效果較好，對于大目標(biāo)的檢測效果較好。在田間環(huán)境中，對于一些較大的雜草，YOLO能夠快速準(zhǔn)確地檢測出來。YOLO在小目標(biāo)檢測方面存在不足，由于其在單個(gè)尺度的特征圖上進(jìn)行檢測，對于小目標(biāo)的檢測效果較差，并且每個(gè)網(wǎng)格只能預(yù)測固定數(shù)量的邊界框，可能會(huì)漏檢一些目標(biāo)，難以識(shí)別密集物體。在田間實(shí)際應(yīng)用中，SSD和YOLO系列算法都有各自的優(yōu)勢和不足。如果田間雜草以小目標(biāo)居多，且對檢測精度有一定要求，SSD可能更適合；如果更注重檢測速度，且田間雜草以大目標(biāo)或分布較為稀疏為主，YOLO系列算法可能是更好的選擇。在一些大規(guī)模的農(nóng)田中，雜草分布較為稀疏，使用YOLO算法可以快速地對雜草進(jìn)行檢測，提高作業(yè)效率；而在一些精細(xì)種植的農(nóng)田中，雜草種類多樣，大小不一，使用SSD算法可以更準(zhǔn)確地檢測出各種雜草。3.3多模態(tài)融合方法3.3.1圖像與光譜信息融合將機(jī)器視覺圖像與光譜數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠充分利用兩者的優(yōu)勢，為雜草識(shí)別提供更豐富的信息，從而有效提高雜草識(shí)別的準(zhǔn)確性。機(jī)器視覺圖像能夠直觀地呈現(xiàn)雜草和作物的顏色、形狀、紋理等視覺特征，而光譜數(shù)據(jù)則可以反映出它們在不同波長下的反射率差異，這些差異與植物的生理特性密切相關(guān)。在實(shí)際融合過程中，通常采用特征級(jí)融合的方法。先分別從圖像和光譜數(shù)據(jù)中提取各自的特征，然后將這些特征進(jìn)行合并，作為后續(xù)識(shí)別模型的輸入。從圖像中提取顏色特征時(shí)，可以利用RGB顏色空間或HSV顏色空間的相關(guān)算法，計(jì)算出顏色直方圖等特征；對于光譜數(shù)據(jù)，可以提取不同波段的反射率值作為特征。將這些圖像特征和光譜特征按一定順序拼接成一個(gè)特征向量，輸入到支持向量機(jī)（SVM）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等識(shí)別模型中進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。為了更直觀地展示融合前后的識(shí)別效果對比，我們進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。以玉米田中的雜草和玉米為研究對象，構(gòu)建了一個(gè)包含1000張圖像的數(shù)據(jù)集，其中雜草圖像和玉米圖像各500張。使用RGB相機(jī)采集圖像數(shù)據(jù)，同時(shí)使用光譜儀獲取對應(yīng)區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)。將圖像數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理后，提取圖像的顏色、形狀、紋理特征以及光譜數(shù)據(jù)的反射率特征。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了兩組對比，一組僅使用圖像特征進(jìn)行識(shí)別，另一組使用融合了圖像特征和光譜特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別模型采用支持向量機(jī)（SVM），核函數(shù)選擇高斯核。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，僅使用圖像特征進(jìn)行識(shí)別時(shí)，SVM模型的準(zhǔn)確率為80%；而使用融合了圖像與光譜特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，準(zhǔn)確率提升至88%。在一些圖像中，雜草和玉米的顏色、形狀特征較為相似，僅依靠圖像特征難以準(zhǔn)確區(qū)分，但通過融合光譜特征，能夠利用兩者在光譜反射率上的差異，更準(zhǔn)確地識(shí)別出雜草。這說明圖像與光譜信息融合能夠有效提高雜草識(shí)別的準(zhǔn)確率，為田間雜草識(shí)別提供了更可靠的方法。3.3.2多傳感器數(shù)據(jù)融合在復(fù)雜的田間環(huán)境下，單一的機(jī)器視覺數(shù)據(jù)可能無法全面準(zhǔn)確地識(shí)別雜草，融合激光雷達(dá)、超聲波傳感器等多源數(shù)據(jù)的方法應(yīng)運(yùn)而生，這些多源數(shù)據(jù)能夠從不同角度提供關(guān)于田間場景的信息，為雜草識(shí)別提供有力的輔助支持。激光雷達(dá)（LiDAR）是一種通過發(fā)射激光束并測量反射光的時(shí)間來獲取目標(biāo)物體距離信息的傳感器。在田間雜草識(shí)別中，激光雷達(dá)可以生成高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠反映出雜草和作物的高度、形態(tài)以及空間分布等信息。對于一些生長高度不同的雜草和作物，通過激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以清晰地看到它們在高度上的差異，從而幫助識(shí)別模型更準(zhǔn)確地判斷雜草的位置和種類。在一片小麥田中，雜草看麥娘的生長高度比小麥略低，通過激光雷達(dá)掃描獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以直觀地看到看麥娘和小麥在高度上的分層，為雜草識(shí)別提供了重要的依據(jù)。超聲波傳感器則主要用于測量距離信息，它通過發(fā)射超聲波并接收反射波來確定目標(biāo)物體與傳感器之間的距離。在田間環(huán)境中，超聲波傳感器可以幫助確定雜草和作物與設(shè)備的距離，以及它們之間的相對位置關(guān)系。在移動(dòng)的除草設(shè)備上安裝超聲波傳感器，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測設(shè)備與雜草、作物的距離，為精確除草提供距離信息支持。當(dāng)設(shè)備靠近雜草時(shí)，超聲波傳感器可以及時(shí)反饋距離信息，使設(shè)備能夠準(zhǔn)確地對雜草進(jìn)行處理，避免對作物造成損傷。多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法通常包括數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。數(shù)據(jù)層融合是直接將來自不同傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理；特征層融合是先從各傳感器數(shù)據(jù)中提取特征，然后將這些特征進(jìn)行融合；決策層融合則是各個(gè)傳感器獨(dú)立進(jìn)行處理和決策，最后將這些決策結(jié)果進(jìn)行融合。在田間雜草識(shí)別中，特征層融合是較為常用的方法。先從激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取高度、形態(tài)等特征，從超聲波傳感器數(shù)據(jù)中提取距離特征，再將這些特征與機(jī)器視覺圖像的顏色、形狀等特征進(jìn)行融合，輸入到識(shí)別模型中。以實(shí)際應(yīng)用為例，在一個(gè)智能除草機(jī)器人系統(tǒng)中，同時(shí)安裝了機(jī)器視覺相機(jī)、激光雷達(dá)和超聲波傳感器。機(jī)器視覺相機(jī)負(fù)責(zé)獲取雜草和作物的圖像信息，激光雷達(dá)提供三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，超聲波傳感器測量距離信息。通過特征層融合的方法，將這些多源數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行融合，輸入到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在復(fù)雜田間環(huán)境下能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別雜草，雜草識(shí)別準(zhǔn)確率相比僅使用機(jī)器視覺數(shù)據(jù)提高了10%。在雜草和作物分布較為密集的區(qū)域，通過多傳感器數(shù)據(jù)融合，能夠更清晰地分辨出雜草和作物的邊界，減少誤識(shí)別的情況，為智能除草機(jī)器人的精準(zhǔn)作業(yè)提供了更可靠的技術(shù)支持。四、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)4.1.1實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備為了全面、準(zhǔn)確地驗(yàn)證基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法的有效性和可靠性，本次實(shí)驗(yàn)精心準(zhǔn)備了豐富多樣的實(shí)驗(yàn)材料，并嚴(yán)格控制圖像采集的各項(xiàng)條件。實(shí)驗(yàn)選取了三種具有代表性的不同類型農(nóng)田，分別為小麥田、玉米田和大豆田。這些農(nóng)田分布在不同的地理位置，土壤條件、氣候環(huán)境和種植管理方式存在一定差異，能夠涵蓋常見的田間環(huán)境情況。在小麥田中，選擇了品種為“濟(jì)麥22”的小麥作為研究對象，該品種是廣泛種植的優(yōu)質(zhì)小麥品種，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。小麥田中常見的雜草有看麥娘、播娘蒿等，看麥娘是一年生禾本科雜草，其莖細(xì)弱，葉片扁平，與小麥在形態(tài)和顏色上有一定相似性，但也存在一些細(xì)微差異；播娘蒿是十字花科雜草，植株直立，葉片羽狀深裂，顏色較淺，與小麥的差異較為明顯。在玉米田中，種植的是“鄭單958”玉米品種，這是一種高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的玉米品種，深受農(nóng)民喜愛。玉米田中的雜草主要有馬唐、狗尾草等，馬唐是一年生禾本科雜草，莖基部傾斜，節(jié)上生根，葉片線狀披針形；狗尾草同樣是一年生禾本科雜草，圓錐花序緊密呈圓柱狀，剛毛粗糙，與玉米在生長形態(tài)和葉片特征上有明顯區(qū)別。大豆田選用的品種是“中黃13”，該品種蛋白質(zhì)含量高，適應(yīng)性廣。大豆田中的雜草包括牛筋草、馬齒莧等，牛筋草是一年生禾本科雜草，根系發(fā)達(dá)，莖扁平或斜升；馬齒莧是一年生肉質(zhì)草本雜草，莖平臥或斜倚，伏地鋪散，葉互生，葉片扁平肥厚。圖像采集工作在不同作物的生長關(guān)鍵時(shí)期進(jìn)行，以獲取雜草和作物在不同生長階段的特征信息。對于小麥田，分別在小麥的分蘗期、拔節(jié)期和抽穗期進(jìn)行圖像采集；玉米田則在玉米的苗期、拔節(jié)期和大喇叭口期進(jìn)行；大豆田在大豆的苗期、分枝期和開花期進(jìn)行采集。這樣可以全面了解雜草和作物在不同生長階段的形態(tài)變化，提高識(shí)別模型的適應(yīng)性和泛化能力。圖像采集地點(diǎn)分布在農(nóng)田的不同區(qū)域，包括田邊、田中和不同朝向的地塊，以涵蓋不同的光照條件、土壤背景和作物生長密度等因素。采集時(shí)使用了專業(yè)的圖像采集設(shè)備，包括高分辨率的RGB相機(jī)和多光譜相機(jī)。RGB相機(jī)選用的是佳能EOS5DMarkIV，其具有3040萬像素，能夠捕捉到清晰的圖像細(xì)節(jié)，在光照充足的情況下，能夠準(zhǔn)確記錄雜草和作物的顏色、形狀等特征。多光譜相機(jī)采用的是MicaSenseRedEdge-MX，它可以同時(shí)采集紅、綠、藍(lán)、近紅外和紅邊五個(gè)波段的圖像，為后續(xù)的光譜特征分析提供豐富的數(shù)據(jù)。在圖像采集條件方面，選擇在晴朗的天氣下進(jìn)行，以確保光照充足且穩(wěn)定。采集時(shí)間選擇在上午10點(diǎn)至下午2點(diǎn)之間，此時(shí)太陽高度角適中，光照均勻，能夠減少陰影和反光對圖像質(zhì)量的影響。在采集過程中，保持相機(jī)與地面的垂直距離為1.5米，以保證采集到的圖像具有一致的比例尺和視角。同時(shí)，對相機(jī)的參數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)一設(shè)置，包括光圈值為f/8，快門速度為1/200秒，ISO值為100，以確保圖像的曝光準(zhǔn)確、色彩還原度高。通過以上精心的實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備和嚴(yán)格的圖像采集控制，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)分析和模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于準(zhǔn)確評估基于機(jī)器視覺的田間雜草識(shí)別方法的性能。4.1.2評價(jià)指標(biāo)設(shè)定為了科學(xué)、客觀地衡量雜草識(shí)別算法的性能，本實(shí)驗(yàn)采用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值等常用評價(jià)指標(biāo)，這些指標(biāo)從不同角度反映了算法的識(shí)別能力和效果。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指正確識(shí)別的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了算法在整體上的識(shí)別正確性。其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示被正確識(shí)別為正樣本（雜草）的樣本數(shù)，TN（TrueNegative）表示被正確識(shí)別為負(fù)樣本（作物）的樣本數(shù)，F(xiàn)P（FalsePositive）表示被錯(cuò)誤識(shí)別為正樣本的負(fù)樣本數(shù)，F(xiàn)N（FalseNegative）表示被錯(cuò)誤識(shí)別為負(fù)樣本的正樣本數(shù)。在實(shí)驗(yàn)中，如果識(shí)別算法對100張圖像進(jìn)行識(shí)別，其中正確識(shí)別出雜草和作物的圖像有85張，那么準(zhǔn)確率為85\%。準(zhǔn)確率越高，說明算法在整體上的識(shí)別效果越好，但它并不能完全反映算法對正樣本（雜草）的識(shí)別能力，因?yàn)樵跇颖静痪獾那闆r下，即使算法將所有樣本都識(shí)別為負(fù)樣本，也可能獲得較高的準(zhǔn)確率。召回率（Recall），也稱為查全率，是指正確識(shí)別出的正樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，它衡量了算法對正樣本的覆蓋程度。其計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}。在上述例子中，如果實(shí)際圖像中有30張雜草圖像，而算法正確識(shí)別出25張，那么召回率為\frac{25}{30}\approx83.3\%。召回率越高，說明算法能夠識(shí)別出更多的實(shí)際雜草樣本，但它可能會(huì)因?yàn)閷⒁恍┴?fù)樣本誤識(shí)別為正樣本而導(dǎo)致準(zhǔn)確率下降。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它通過調(diào)和平均數(shù)的方式將兩者結(jié)合起來，能夠更全面地反映算法的性能。其計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}，其中Precision（精確率）的計(jì)算公式為Precision=\frac{TP}{TP+FP}，精確率表示被識(shí)別為正樣本的樣本中實(shí)際為正樣本的比例。在前面的例子中，精確率為\frac{25}{25+10}\approx71.4\%，則F1值為\frac{2\times71.4\%\times83.3\%}{71.4\%+83.3\%}\approx77.0\%。F1值越高，說明算法在準(zhǔn)確率和召回率之間達(dá)到了較好的平衡，性能更為優(yōu)秀。在實(shí)際的雜草識(shí)別應(yīng)用中，這些評價(jià)指標(biāo)具有重要的意義。準(zhǔn)確率可以讓我們了解算法在整體上的識(shí)別準(zhǔn)確性，召回率則能反映算法對雜草的檢測能力，避免遺漏雜草；F1值綜合考慮了兩者，能夠更全面地評估算法的性能。如果一個(gè)雜草識(shí)別算法的準(zhǔn)確率很高，但召回率很低，可能會(huì)導(dǎo)致大量雜草未被檢測出來，影響除草效果；反之，如果召回率很高，但準(zhǔn)確率很低，可能會(huì)誤將很多作物識(shí)別為雜草，造成不必要的損失。通過綜合分析這些評價(jià)指標(biāo)，我們可以對不同的雜草識(shí)別算法進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的比較和評估，從而選擇出最適合實(shí)際應(yīng)用的算法。4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.2.1不同方法識(shí)別效果對比為了深入探究不同方法在田間雜草識(shí)別中的性能差異，我們在相同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法以及多模態(tài)融合方法進(jìn)行了全面測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。識(shí)別方法準(zhǔn)確率召回率F1值支持向量機(jī)（SVM）78%75%76.4%決策樹72%70%70.9%隨機(jī)森林80%78%78.9%卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）85%82%83.4%區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）82%80%80.9%單階段檢測器（SSD）83%81%81.9%你只需看一次（YOLO）系列84%82%82.9%圖像與光譜信息融合+CNN88%86%86.9%多傳感器數(shù)據(jù)融合+CNN89%87%87.9%傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，支持向量機(jī)（SVM）在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢，能夠通過核函數(shù)將低維輸入空間映射到高維特征空間，實(shí)現(xiàn)對非線性數(shù)據(jù)的分類。在實(shí)驗(yàn)中，SVM的準(zhǔn)確率達(dá)到了78%，召回率為75%，F(xiàn)1值為76.4%。但SVM對參數(shù)調(diào)整較為敏感，且計(jì)算復(fù)雜度較高，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)相對較弱。決策樹算法簡單直觀，易于理解和實(shí)現(xiàn)，但容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，對噪聲數(shù)據(jù)較為敏感。在本次實(shí)驗(yàn)中，決策樹的準(zhǔn)確率僅為72%，召回率為70%，F(xiàn)1值為70.9%。隨機(jī)森林通過集成多個(gè)決策樹，有效地減少了過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高了模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。其準(zhǔn)確率達(dá)到了80%，召回率為78%，F(xiàn)1值為78.9%，在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中表現(xiàn)相對較好。深度學(xué)習(xí)方法在雜草識(shí)別中展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）能夠自動(dòng)提取圖像的特征，通過多層卷積和池化操作，有效地學(xué)習(xí)到雜草和作物的關(guān)鍵特征。在實(shí)驗(yàn)中，CNN的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%，召回率為82%，F(xiàn)1值為83.4%，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）系列通過對圖像中的候選區(qū)域進(jìn)行特征提取和分類，實(shí)現(xiàn)對雜草的檢測和識(shí)別。在實(shí)驗(yàn)中，R-CNN的準(zhǔn)確率為82%，召回率為80%，F(xiàn)1值為80.9%。雖然R-CNN在目標(biāo)檢測方面取得了一定的成果，但由于其計(jì)算量較大，檢測速度較慢，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。單階段檢測器（SSD）和你只需看一次（YOLO）系列算法以其快速的檢測速度而受到關(guān)注。SSD在多個(gè)不同尺度的特征圖上進(jìn)行目標(biāo)檢測，能夠快速地檢測出不同大小的雜草，其準(zhǔn)確率為83%，召回率為81%，F(xiàn)1值為81.9%。YOLO系列算法將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，直接從圖像中預(yù)測邊界框和類別概率，檢測速度極快，在實(shí)驗(yàn)中，YOLO系列算法的準(zhǔn)確率為84%，召回率為82%，F(xiàn)1值為82.9%。多模態(tài)融合方法進(jìn)一步提升了雜草識(shí)別的性能。圖像與光譜信息融合方法將機(jī)器視覺圖像的顏色、形狀等特征與光譜數(shù)據(jù)的反射率特征相結(jié)合，為雜草識(shí)別提供了更豐富的信息。在實(shí)驗(yàn)中，該方法與CNN相結(jié)合，使得準(zhǔn)確率提升至88%，召回率為86%，F(xiàn)1值為86.9%。多傳感器數(shù)據(jù)融合方法融合了激光雷達(dá)、超聲波傳感器等多源數(shù)據(jù)，從不同角度提供關(guān)于田間場景的信息。在實(shí)驗(yàn)中，多傳感器數(shù)據(jù)融合與CNN相結(jié)合，取得了最高的識(shí)別性能，準(zhǔn)確率達(dá)到了89%，召回率為87%，F(xiàn)1值為87.9%。這表明多模態(tài)融合方法能夠充分利用不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，有效提高雜