基于多路神经网络的黄花菜关节点检测算法研究

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摘要：传统的目标检测算法仅能得到目标框，无法确定黄花菜的生长姿态。针对这一问题，在现有目标检测算法的基础上优化神经网络（Neural Network）结构，由检测框预测改为关节点的预测。首先，按照锚点匹配的方式确定黄花菜的生长方向及长度，统计黄花菜目标生长角度和长度，按照统计结果设置多个锚点，实际生长角度和长度与锚点进行比较，获得目标的相对长度和角度，并将其作为模型预测值进行训练；其次，在模型中加入热力图预测分支，对4个关节点进行预测；最后，利用目标长度和角度信息连接关节点得到黄花菜目标的生长姿态。（剩余14926字）