| 多尺度特征融合的柑橘冠层施药沉积量分类模型 |
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| 引用本文： | 陆健强,林佳翰,邓小玲,兰玉彬,邱洪斌,杨瑞帆,陈平福.多尺度特征融合的柑橘冠层施药沉积量分类模型[J].农业工程学报,2020,36(23):70-76. |
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| 作者姓名： | 陆健强 林佳翰 邓小玲 兰玉彬 邱洪斌 杨瑞帆 陈平福 |
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| 作者单位： | 华南农业大学电子工程学院、人工智能学院,广州 510642;国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642;岭南现代农业广东实验室,广州 510642;华南农业大学电子工程学院、人工智能学院,广州 510642 |
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| 基金项目： | 广东省重点领域研发计划（2019B020214003）;国家自然科学资金（61675003）;广东省普通高校"人工智能"重点领域专项（2019KZDZX1001） |
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| 摘 要： | 针对传统农作物冠层施药沉积量分类模型分类准确率低、网络模型参数量大且运算速度慢的问题,该研究提出一种改进的SPP-Net-Inception-v4模型。该模型通过构建稀疏网络结构平衡各个模型子网间的计算量,利用3个Inception模块生成施药沉积量在柑橘冠层热红外图像的稠密有效特征数据;在模型的卷积层与全连接层间创新性接入空间金字塔池化网络（Spatial Pyramid Pooling Network, SPP-Net）,进行一次历遍提取热红外图像特征信息,再通过空间池化操作融合3种池化方式提取的多尺度特征,实现柑橘冠层热红外图像施药沉积量表现特征的提取与融合。搭建多环境因素自主控制试验环境,模拟无人机低空采集柑橘冠层热红外图像,应用3个分类模型进行对比试验,试验结果表明,SPP-Net-Inception-v4模型与Inception-v4和ResNet-152两种模型相比,准确率分别提高1.58%和3.26%,模型大小分别降低13%和24%,表明SPP-Net-Inception-v4模型在降低模型规模的基础上,提高了柑橘树冠层施药沉积量分类的准确率,可为精准农业航空中无人机植保技术的进一步发展提供参考。
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| 关 键 词： | 农药 模型 喷雾 柑橘 热红外图像 多尺度特征 SPP-Net |
| 收稿时间： | 2020/7/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/8/25 0:00:00 |
Classification model for citrus canopy spraying deposition based on multi-scale feature fusion |
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| Lu Jianqiang,Lin Jiahan,Deng Xiaoling,Lan Yubin,Qiu Hongbin,Yang Ruifan,Chen Pingfu.Classification model for citrus canopy spraying deposition based on multi-scale feature fusion[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2020,36(23):70-76. |
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| Authors: | Lu Jianqiang Lin Jiahan Deng Xiaoling Lan Yubin Qiu Hongbin Yang Ruifan Chen Pingfu |
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| Institution: | 1. College of Electronic Engineering, College of Artificial Intelligence, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China; 2. National Precision Agriculture International Joint Research Center of Aerial Application Technology, Guangzhou 510642, China; 3. Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Guangzhou 510642, China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pesticide models spray citrus thermal infrared image multi-scale features SPP-Net |
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