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综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术

综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-02-12 06:10
  • 访问量:

【概要描述】本文首先介绍了PPIR技术的发展和应用,然后对PPIR技术进行了分类和分析

综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术

【概要描述】本文首先介绍了PPIR技术的发展和应用,然后对PPIR技术进行了分类和分析

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植物表型图像识别(PPIR)是智慧农业的一个重要分支。近年来,深度学习在图像识别方面取得了重大突破。因此,基于深度学习的PPIR技术越来越流行。

 

关系结构匹配方法流程图

 

支持向量机(SVM)的流程图

 

本文首先介绍了PPIR技术的发展和应用,然后对PPIR技术进行了分类和分析。其次,介绍了四种深度学习方法(包括卷积神经网络、深层信念网络、递归神经网络和堆叠式自动编码器)的理论及其在PPIR中的应用(植物物种识别、植物病害诊断等领域)。最后,讨论了PPIR中深度的难点和挑战。

 

深度学习流程图

 

PPIR中DBN的一般操作流程图

 

来源:

Xiong J, Yu D ,Liu S, et al. A Review of Plant Phenotypic Image Recognition Technology Based on Deep Learning. Electronics 2021, 10(1), 81; https://doi.org/10.3390/electronics10010081.

 

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