matlab图像去除阴影代码Vineyard_FastRCNN 介绍 该项目提出了一种在农业环境中使用Matlab的基于快速区域的卷积神经网络方法（Fast R-CNN）的物体/障碍物检测器。 卷积神经网络近年来显着提高了图像分类和检测精度[1]。 可以以更高的置信度来检测具有多种光学特征和表面的特别复杂的场景和物体。 农业是异构几何形状和表面的杰出典范，给传统的计算机视觉方法带来了无数困难。 纵观现代葡萄园，控制杂草的一种逐渐普遍的方法是机械/物理去除植物下方的杂草。 因此，去除杂草的机具必须检测植物和其他障碍物以避免碰撞。 如下面所示，如果工具前有障碍物，则可以“感觉”到现有技术： 这种物理相互作用会损坏植物的树皮，从而使真菌生长。 非接触式系统，无论是基于传感器还是基于摄像头的实施方案，都可以对该主题产生积极影响，并且进一步允许农民收集有价值的信息，例如： 智能农场的数据挖掘， 自治系统 健康监测。 现代网络日益复杂 最近的CNN（例如VGG16，VGG19，GoogleNet或Inception网络）的复杂性和大小不断增加，导致对分类/检测的处理能力需求很高。 尽管在Amazo

无线葡萄园 2002 年，英特尔公司率先在俄勒冈建立了世界上第一个无线葡萄园。传感器节点被分布在葡萄园的每个角落，每隔一分钟检测一次土壤温度、湿度或该区域有害物的数量，以确保葡萄可以健康生长。研究人员发现，葡萄园气候的细微变化可极大地影响葡萄酒的质量。通过长年的数据记录以及相关分析，便能精确的掌握葡萄酒的质地与葡萄生长过程中的日照、温度、湿度的确切关系。这是一个典型的精准农业、智能耕种的实例。

葡萄园避障除草机的设计