基于深度学习和籽粒双面特征的玉米品种识别

冯晓; 张辉; 周蕊; 乔璐; 魏东; 李丹丹; 张玉尧; 郑国清

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基于深度学习和籽粒双面特征的玉米品种识别

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为构建高识别准确率且适用于手机端应用的玉米籽粒品种识别模型,提出利用手机获取玉米粒籽双面(胚面和非胚面)图像,基于轻量级卷积神经网络MobileNetV2和迁移学习构建玉米籽粒图像品种识别模型,针对已有研究中多以玉米籽粒单面识别为主,分析对比玉米籽粒单、双面特征建模及识别性能。结果表明,玉米籽粒双面特征建模的双面识别准确率达99.83%,优于单面特征建模识别以及胚面和非胚面图像分别建模后双面识别,适用于手机端玉米籽粒品种识别应用需求。

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来源
《系统仿真学报》 |2021年第12期|2983-2991|共9页
作者
冯晓; 张辉; 周蕊; 乔璐; 魏东; 李丹丹; 张玉尧; 郑国清;
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作者单位

河南省农业科学院农业经济与信息研究所;

河南省智慧农业工程技术研究中心;

重庆市农业科学院农业科技信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;计算机仿真;
关键词
玉米; 深度学习; 品种识别; MobileNetV2; 机器视觉;

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