10.3969/j.issn.1674-2605.2020.06.001
基于卷积神经网络的热红外图像检测模型
针对我国目前大部分果园的果树冠层施药情况1检测效率低、成本高等问题,提出一种基于卷积神经网络的热红外图像检测模型.通过采集大量柑橘树在不同环境条件下施药前后的热红外图像,在经典卷积神经网络模型Inception-v3基础上,利用计算机视觉相关知识改进模型参数,设计一种新型卷积神经网络模型——S-Inception-v3.与Mobile Net,Shuffle Net和Inception-v3网络模型对比,S-Inception-v3网络模型在测试集上的分类准确率分别提高了10.28％,8.46％,3.43％;召回率分别提高了8.66％,7.48％,3.35％;模型大小分别降低了6.4 M,1.1 M,1.6 M.该模型在柑橘果树冠层热红外图像上的分类性能更好,在保证网络分类准确率的同时,网络大小、计算量均有所下降,为农业航空领域施药检测技术改进提供了参考.
迁移学习、S-Inception-v3模型、卷积神经网络、计算机视觉
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S126(农业物理学)
2019年广东省教育厅特色创新类项目;2018年省级乡村振兴战略专项资金;广西科技计划重点研发计划项目
2021-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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