基于深度卷积神经网络的水稻田杂草识别研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on paddy weed recognition based on deep convolutional neural network
[目的]利用深度卷积神经网络对水稻田杂草进行准确、高效、无损识别,得出最优的网络模型,为水稻田种植管理以及无人机变量喷施提供理论依据.[方法]以水稻田杂草为主要研究对象,利用CCD感光相机采集杂草图像样本,构建水稻田杂草数据集(PFMW).利用多种结构的深度卷积神经网络对PFMW数据集进行特征的自动提取,并进行建模与试验.[结果]在各深度模型对比试验中,VGG16模型取得了最高精度,其在鬼针草、鹅肠草、莲子草、千金子、鳢肠和澎蜞菊6种杂草中的F值…查看全部>>
彭文;兰玉彬;岳学军;程子耀;王林惠;岑振钊;卢杨;洪金宝
国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642湖南科技学院 电子与信息工程学院,湖南 永州 425199国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心/华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642
农业科技
机器视觉稻田杂草深度卷积神经网络模型优化器
《华南农业大学学报》 2020 (6)
75-81,7
广州市科技计划(201803020022)
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