《表4 验证集中3种成熟度蓝莓果实识别准确率统计》

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《基于Faster R-CNN的蓝莓冠层果实检测识别分析》

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为验证Faster R-CNN算法对不同成熟度蓝莓同时检测识别时是否具有较高准确率，在上述针对单一成熟度蓝莓测试试验的基础上，通过验证集对3种混合成熟度蓝莓果实同时进行检测识别，所使用验证集为1000幅原始图像。通过观察图8可知，在对蓝莓果实成熟度检测分类时，Faster R-CNN算法能准确区分蓝莓成熟果、半成熟果和未成熟果，只有未成熟果蓝莓果实在遮挡严重和与背景过于相似时存在少量重复识别、漏识别现象。通过对验证集中3种成熟度蓝莓识别数量进行统计，得到成熟果、半成熟果和未成熟果蓝莓在Faster R-CNN算法中的识别准确率（表4）。该算法对成熟果的识别准确率最高，半成熟果次之，而未成熟果由于颜色与背景色较相似，因此识别准确率最低。虽然该算法在对蓝莓果实识别过程中所受干扰较多，但3类果实的识别准确率均在93.00%以上。通过对3种成熟度蓝莓果实识别结果统计可知，Faster R-CNN算法针对蓝莓果实的平均识别准确率为94.05%。在对召回率和精确率进行分析后，由公式（4）计算可得F值为84.90%。通过记录每张图像输入模型到出现预测框的时间，计算出模型的平均识别速度为0.25 s/幅。