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摘要
摘要
水稻是重要的粮食作物，在我国农业生产和国民经济中占据重要地位。水稻秧苗的漂
秧、漏插现象不仅导致水稻产量和生长质量下降，还会造成经济效益降低和秧苗浪费。因
此，本文以检测水稻正常秧苗、漂秧秧苗、少叶秧苗和漏插秧苗为研究目标，基于深度学
习与图像处理技术提出一种针对水稻秧苗分类识别的方法，构建一种基于改进Faster-
RCNN网络模型的水稻秧苗漂秧、少叶秧苗和漏插秧苗检测模型，为水稻秧苗的田间补苗
计划提供理论基础。主要研究内容
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