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基于深度学习的竹子品种表型鉴别方法

基于深度学习的竹子品种表型鉴别方法

  • 分类:学术中心
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2022-06-17 06:10
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【概要描述】研究表明,经过训练的EfficientNet可以实现对45类竹子进行识别,Top-1识别准确率达到92.14%,Top-5识别准确率达到98.10%,表现出深度学习对竹子品种鉴别的可行性和有效性。

基于深度学习的竹子品种表型鉴别方法

【概要描述】研究表明,经过训练的EfficientNet可以实现对45类竹子进行识别,Top-1识别准确率达到92.14%,Top-5识别准确率达到98.10%,表现出深度学习对竹子品种鉴别的可行性和有效性。

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  竹子是一种生长迅速的非木材森林作物。据统计在许多热带和亚热带国家中,竹子的类别达到了1600多种。竹子具有重量轻、强度高、美观和耐用等特点。不同品种的竹子在外观形态、颜色和纹理等方面存在较高的相似性。可靠准确的竹种鉴定对提高竹子的适用性和经济性至关重要。竹子是由植物基本组织和维管束结构组成的,一般基于其横截面的差异判别竹子的品种细节。但是该过程往往依赖专家进行肉眼判断。本研究采用深度学习神经网络,从竹子横截面图像中提取特征,实现了竹子品种的快速分类。对竹子截面图像使用机器视觉方法,获得最小外界矩形位置并以512×512的尺寸截取组成了图像数据集。其中,根据采集图像像素的平均值和方差筛选出了低质量样本。研究选择了ResNet、Inception-V3和EfficientNet作为竹子品种鉴别的神经网络框架。为了模拟更加复杂的竹子品种分类情况,采用混合图像的方法增加了识别复杂度,验证了网络的识别结果的稳定性。研究表明,经过训练的EfficientNet可以实现对45类竹子进行识别,Top-1识别准确率达到92.14%,Top-5识别准确率达到98.10%,表现出深度学习对竹子品种鉴别的可行性和有效性。

 

  图1样本图像(a:竹子横截面;b:竹子最小外界矩形;cd:选取图像样本过程)

 

  图2 基于EfficientNet的竹子品种鉴别结果

 

  图3 不同竹子横截面混合图像(混合比例为0.2)

  

      来源:Wang Z, Li J, Yue X, et al. A phenomic approach of bamboo species identification using deep learning[J]. 2022.

 

  编辑:张金诺

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