基于深度学习YOLO模型的植物图像识别算法研究

为提高YOLO模型进行植物图像快速识别的准确率,对基于深度学习YOLO模型算法进行研究.在传统网络模型的基础上,引入了可变形卷积,将损失函数加入分类函数层中,有效的提高了模型的泛化性能,结合cuDNN库进行并行计算,提高了算法的效率.采用改进的YOLOv3网络模型结合公开数据集进行测试,实现了102种植物的有效识别,平...     

实时动态RTK技术精度研究

通过实验对实时动态RTK技术定位精度进行了研究，并提出了结合投影已知点和利用载体速度、路段起始点坐标两种确定载体位置的方法进行最优估计的方法，其结果作为实时动态RTK的最终定位位置。公式推导表明，最优估计的可靠性要高于单独使用一种方法的可靠性。