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基于边缘智能的茶叶病害识别
被引量：
12
1
作者
李博
江朝晖
+2 位作者
洪石兰
饶元
张武
《中国农机化学报》
北大核心
2022年第6期175-180,共6页
为实现在资源有限的边缘设备上自动识别茶叶病害,提出基于边缘智能的深度学习模型部署方法。首先使用自动化模型剪枝(AMC)算法在PlantVillage数据集上对MobileNetV2进行模型剪枝,然后使用剪枝率为90%时生成的模型AMC-MobileNetV2在自建...
为实现在资源有限的边缘设备上自动识别茶叶病害,提出基于边缘智能的深度学习模型部署方法。首先使用自动化模型剪枝(AMC)算法在PlantVillage数据集上对MobileNetV2进行模型剪枝,然后使用剪枝率为90%时生成的模型AMC-MobileNetV2在自建茶叶病害数据集上进行迁移学习训练,最后将获得的茶叶病害识别模型部署在边缘设备上。试验结果表明,AMC-MobileNetV2与MobileNetV2相比,在模型参数量减少94.5%、存储体积减小93.4%的情况下,提高模型在资源有限边缘设备上的识别速度,对8种茶叶病害识别平均准确率高达97.42%。研究结果可应用于茶园病害防治机器人。
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关键词
茶叶病害
自动
识别
迁移学习
自动化模型剪枝
边缘智能
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职称材料
题名
基于边缘智能的茶叶病害识别
被引量：
12
1
作者
李博
江朝晖
洪石兰
饶元
张武
机构
安徽农业大学信息与计算机学院
智慧农业技术与装备安徽省重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2022年第6期175-180,共6页
基金
智慧农业技术与装备安徽省重点实验室自主创新研究基金(APKLSATE2019X002)
安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2019ZD20)。
文摘
为实现在资源有限的边缘设备上自动识别茶叶病害,提出基于边缘智能的深度学习模型部署方法。首先使用自动化模型剪枝(AMC)算法在PlantVillage数据集上对MobileNetV2进行模型剪枝,然后使用剪枝率为90%时生成的模型AMC-MobileNetV2在自建茶叶病害数据集上进行迁移学习训练,最后将获得的茶叶病害识别模型部署在边缘设备上。试验结果表明,AMC-MobileNetV2与MobileNetV2相比,在模型参数量减少94.5%、存储体积减小93.4%的情况下,提高模型在资源有限边缘设备上的识别速度,对8种茶叶病害识别平均准确率高达97.42%。研究结果可应用于茶园病害防治机器人。
关键词
茶叶病害
自动
识别
迁移学习
自动化模型剪枝
边缘智能
Keywords
tea leaf diseases
automatic recognition
transfer learning
automatic pruning
edge intelligence
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于边缘智能的茶叶病害识别
李博
江朝晖
洪石兰
饶元
张武
《中国农机化学报》
北大核心
2022
12
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