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基于深度学习和籽粒双面特征的玉米品种识别

文献类型: 中文期刊

作者: 冯晓 1 ; 张辉 1 ; 周蕊 2 ; 乔璐 1 ; 魏东 1 ; 李丹丹 1 ; 张玉尧 1 ; 郑国清 1 ;

作者机构: 1.河南省农业科学院农业经济与信息研究所

2.重庆市农业科学院农业科技信息研究所

关键词: 玉米;深度学习;品种识别;MobileNetV2;机器视觉

期刊名称: 系统仿真学报

ISSN: 1004-731X

年卷期: 2021 年 33 卷 012 期

页码: 2983-2991

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 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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