卷积神经网络在植被识别中的应用研究

黎普涛; 鞠训光; 张德升; 丁 宾; 王 琢

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卷积神经网络在植被识别中的应用研究

机译：卷积神经网络在植被识别中的应用研究

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大多数植物图片识别的方法，都是聚焦与植物图片的某一特征进行识别，例如叶径，叶长，花，果实，叶片。使用其植物某个器官进行识别，这样得出的结果并不可靠，因为实际自然界有非常多的植物有着极其相似的特征。本文通过选取整个植物图片作为训练样本，即提取植物的所有特征，基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)中的AlexNet模型，利用GPU并行计算能力加快模型训练和图片识别速度。通过对潘安湖的5类植物数据集进行训练，训练得到正确精度为87.5%的模型，并且将此训练精度与最近邻(K-NearestNeighbor, KNN)和BP神经网络(Back Propagation, BP)两种分类算法训练得到的训练精度作比较，验证了模型的高可用性。以此模型为基础，应用Python开发了一款基于潘安湖湿地公园植物的植物APP识别软件。

机译：大多数植物图片识别的方法，都是聚焦与植物图片的某一特征进行识别，例如叶径，叶长，花，果实，叶片。使用其植物某个器官进行识别，这样得出的结果并不可靠，因为实际自然界有非常多的植物有着极其相似的特征。本文通过选取整个植物图片作为训练样本，即提取植物的所有特征，基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)中的AlexNet模型，利用GPU并行计算能力加快模型训练和图片识别速度。通过对潘安湖的5类植物数据集进行训练，训练得到正确精度为87.5%的模型，并且将此训练精度与最近邻(K-NearestNeighbor, KNN)和BP神经网络(Back Propagation, BP)两种分类算法训练得到的训练精度作比较，验证了模型的高可用性。以此模型为基础，应用Python开发了一款基于潘安湖湿地公园植物的植物APP识别软件。

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来源
《Computer Science and Application》 |2019年第5期|共9页
作者
黎普涛; 鞠训光; 张德升; 丁宾; 王琢;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
深度学习卷积神经网络潘安湖湿地公园’;

机译：深度学习卷积神经网络潘安湖湿地公园’;

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