基于卷积神经网络遥感图像的荔枝花期长势评估OA
The assessment of litchi flowering growth based on remote sensing image of convolutional neural network
[目的]通过无人机获取荔枝冠层的遥感图像,评估每棵荔枝的开花率,以期为后续荔枝花期疏花保果、精准施肥施药提供决策依据.[方法]以遥感图像为研究对象,利用实例分割的方法分割每棵荔枝冠层后,结合园艺专家的综合判断,按开花率为0、10％～20％、50％～60％、80％及以上将开花率分为4类,使用ResNet、ResNeXt、ShuffleNetv2进行开花率分类比较,试验过程中发现ShuffleNetv2在识别准确率、参数量、训练和验证时间都有很大优势…查看全部>>
文飞;莫嘉维;胡宇琦;兰玉彬;陈欣;陆健强;邓小玲
华南农业大学电子工程学院/国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广东广州510642华南农业大学电子工程学院/国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广东广州510642华南农业大学电子工程学院/国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广东广州510642华南农业大学电子工程学院/国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广东广州510642岭南现代农业科学与技术广东省实验室,广东广州510642华南农业大学电子工程学院/国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广东广州510642岭南现代农业科学与技术广东省实验室,广东广州510642
信息技术与安全科学
无人机遥感荔枝花期长势卷积神经网络图像处理注意力模块
《华南农业大学学报》 2023 (1)
123-133,11
广东省重点领域研发计划(2019B020214003)广州市重点研发计划(202103000090)广东高校重点领域(人工智能)专项(2019KZDZX1012)岭南现代农业科学与技术广东省实验室科研项目(NT2021009)
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