期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于深度学习的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法
被引量：
4
1
作者
金小俊
孙艳霞
+1 位作者
陈勇
于佳琳
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1543-1549,共7页
本文以狗牙根草坪及其伴生杂草毛花雀稗、白三叶以及莎草为研究对象,提出了一种基于深度学习的草坪杂草识别及除草剂喷施区域检测方法。通过将原图划分为若干格子区域,利用神经网络模型对格子图片进行杂草识别,实现杂草定位并进而确定...
本文以狗牙根草坪及其伴生杂草毛花雀稗、白三叶以及莎草为研究对象,提出了一种基于深度学习的草坪杂草识别及除草剂喷施区域检测方法。通过将原图划分为若干格子区域,利用神经网络模型对格子图片进行杂草识别,实现杂草定位并进而确定除草剂喷施区域。为探究不同神经网络模型对杂草识别的效果,选取VGGNet模型、GoogLeNet模型和ShuffleNet模型,分别以F_(1)值、准确率和识别速度进行对比分析。验证集下所有模型的F_(1)值都高于0.97,表明本研究中的三个模型对于杂草都有较好的识别效果。其中,GoogLeNet模型为杂草识别最优模型,拥有最为均衡的识别率和识别速度。其在测试集的平均准确率和识别速度分别为98.75%和36.9 fps,能够用于草坪实时杂草识别应用。结果表明,本研究提出的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法具有高度的可行性和较优的应用效果,可用于基于除草剂精准喷施的草坪杂草防控。
展开更多
关键词
草坪杂草
杂草识别
深度学习
喷施区域
图像处理
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法
被引量：
4
1
作者
金小俊
孙艳霞
陈勇
于佳琳
机构
南京林业
大学
机械电子工程学院
南京交通职业技术学院轨道交通学院
得克萨斯农工大学土壤与作物科学系
出处
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1543-1549,共7页
基金
国家自然科学基金项目(32072498)
江苏省重点研发计划项目(BE2021016)
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(21)3184)资助。
文摘
本文以狗牙根草坪及其伴生杂草毛花雀稗、白三叶以及莎草为研究对象,提出了一种基于深度学习的草坪杂草识别及除草剂喷施区域检测方法。通过将原图划分为若干格子区域,利用神经网络模型对格子图片进行杂草识别,实现杂草定位并进而确定除草剂喷施区域。为探究不同神经网络模型对杂草识别的效果,选取VGGNet模型、GoogLeNet模型和ShuffleNet模型,分别以F_(1)值、准确率和识别速度进行对比分析。验证集下所有模型的F_(1)值都高于0.97,表明本研究中的三个模型对于杂草都有较好的识别效果。其中,GoogLeNet模型为杂草识别最优模型,拥有最为均衡的识别率和识别速度。其在测试集的平均准确率和识别速度分别为98.75%和36.9 fps,能够用于草坪实时杂草识别应用。结果表明,本研究提出的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法具有高度的可行性和较优的应用效果,可用于基于除草剂精准喷施的草坪杂草防控。
关键词
草坪杂草
杂草识别
深度学习
喷施区域
图像处理
Keywords
Turf weed
Weed recognition
Deep learning
Site-specific spraying
Image processing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的草坪杂草识别与除草剂喷施区域检测方法
金小俊
孙艳霞
陈勇
于佳琳
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
