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一种可在野外识别植物种类的嵌入式教育性的应用程序：InterFolia

一种可在野外识别植物种类的嵌入式教育性的应用程序：InterFolia

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-11-20 06:10
  • 访问量：

【概要描述】研究结果表明，在对来自网络的28种植物图片鉴别时，果实分类模型的准确率最高，多模型融合的策略提高了整体预测性能。

一种可在野外识别植物种类的嵌入式教育性的应用程序：InterFolia

【概要描述】研究结果表明，在对来自网络的28种植物图片鉴别时，果实分类模型的准确率最高，多模型融合的策略提高了整体预测性能。

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
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　　为了解除用于识别植物种类的移动端应用程序的网络限制，拓宽使用者自然探索的范围，本研究致力于无需网络连接的嵌入式深度学习植物分类网络的应用程序的开发。该应用程序可以接收一个或多个植物器官图像并提供置信度前五名的植物种类信息。植物分类是基于3个SqueezeNet分类网络模型，分别对应果实分类、叶片分类以及树皮分类，模型参数经过在ImageNet数据集上预训练后结合InterFolia训练数据进行微调。在面对多个植物器官图像分类时，采用多模型结果融合的方式以缩小模型之间准确性的巨大差距，提高集成多模型的置信度。研究结果表明，在对来自网络的28种植物图片鉴别时，果实分类模型的准确率最高，多模型融合的策略提高了整体预测性能。本文在展望中提到将致力于拓展应用程序覆盖的可分类物种数量，采用如GPS定位和拍摄日期获取等方法提升分类模型性能。

 

　　图1 InterFolia应用程序(A：主界面;B：结果界面)

 

　　图2分类过程(A:系统模块概述;B:单个植物器官分类模块)

　　

　　来源：Maxime L., Debaleena M., Carlos C., Laure T.. InterFolia: an embedded, educational application to identify plant species in the wild. 7th workshop on Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture - ICCV Workshop 2021, Oct 2021, Virtual conference, France.

 

　　编辑：张金诺

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