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多尺度特征融合的柑橘冠层施药沉积量分类模型 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别研究 总被引:2,自引:1,他引:1
目的 解决传统柑橘黄龙病果实图像识别方法依赖人工设计特征、费时费力、网络模型参数量大、识别准确率低等问题。方法 首先,采集柑橘黄龙病的果实图像,并对其进行翻转、旋转、仿射、高斯扰动等数据扩增;采用Mixup算法建立样本之间的线性关系,增强模型识别数据样本的鲁棒性;然后,迁移Xception网络在ImageNet数据集上的先验知识,提出一种基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别模型-X-ResNeXt模型;最后,采用动量梯度下降优化方法,有效地减缓震荡影响,并且有效地加速模型向局部最优点收敛。结果 采用数据扩增数据集训练的X-ResNeXt模型准确率可以达到91.38%;在进行迁移学习优化后,训练时间减少了432 s,准确率提升为91.97%;结合Mixup混类数据增强进一步训练,模型准确率提升为93.74%;最后,利用动量梯度下降方法进行模型收敛优化,最终模型的准确率达到94.29%,比Inception-V3和Xception网络分别提高了3.98%和1.51%。结论 在数据量较少情况下,降低模型复杂度并迁移已有先验知识,有助于模型性能提升;Mixup混类数据增强方法有利于提高模型识别柑橘黄龙病果实图像样本的适应性,提升柑橘黄龙病果实识别模型性能;X-ResNeXt模型在准确率与召回率指标上优于经典识别模型,可为柑橘黄龙病的高精度、快速无损识别提供参考。 相似文献
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不同时期生化制剂应用对水稻抗高温能力的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为探索兴化市水稻穗分化期生化制剂缓解高温热害的最佳时期及对水稻产量结构和产量的影响,在水稻穗分化期不同阶段应用生化制剂以缓解高温热害,结果表明:8月25日为喷施磷酸二氢钾处理缓解水稻高温热害的最佳时期,8月30日为喷施吨田宝处理缓解水稻高温热害的最佳时期。应用生化制剂对水稻也有一定的增产作用,且喷施磷酸二氢钾处理略好于喷施吨田宝处理,均好于清水对照处理,但之间差异不显著。 相似文献
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通过选择不同生态区新育成的抗虫棉在兴化市进行试验比较,得出兴地棉1号、太D5、新杂8号、隆杂棉1号、湘杂14号可作为兴化地区的推广品种。 相似文献
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