基于卷积神经网络与迁移学习的稻田苗期杂草识别

杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像分类模型的参数迁移到稻田苗期杂草识别任务。工作时,采集6种稻田苗期杂草图像共928幅,包括鳢肠、丁香蓼、空心莲子草、千金子、野慈姑和稗草,随机选择70%的图像样本作为训练集,剩余30%的图像样本作为测试集。基于3种经典CNN图像分类模型AlexNet、VGG16和GoogLeNet进行参数迁移学习,这3种参数迁移模型对6种稻田苗期杂草测试样本的正确识别率分别为96.40%、97.48%和91.01%。试验结果表明:基于预训练CNN图像分类模型与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法切实可行,可为其他农业应用中小样本图像的识别提供参考。